【LlamaIndex】ベクトルストアのインデックスエラー解決法

はじめに

LlamaIndexで発生するインデックスエラーの原因と解決法を解説します。

症状

LlamaIndexでベクトルインデックスの構築・クエリ時にエラーが発生します。

原因

1. Embeddingモデルの未設定

OpenAI APIキーが設定されていないか、ローカルEmbeddingモデルが未導入です。

2. ChromaDBの接続エラー

永続化ストレージへの接続が失敗しています。

解決方法

手順1: Embeddingモデルの設定

from llama_index.core import Settings
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding

Settings.embed_model = OpenAIEmbedding(model='text-embedding-3-small')

# ローカルモデル使用の場合
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(
    model_name='intfloat/multilingual-e5-large'
)

手順2: インデックスの構築

from llama_index.core import VectorStoreIndex
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

まとめ

LlamaIndexのインデックスエラーについて解説しました。この記事が問題解決の参考になれば幸いです。