解析表格

背景

“LLM 支援 JSON 格式查詢與理解”,這包括llama3嗎？

很棒的問題！

是的，LLaMA 3（尤其是 Meta 官方的 LLaMA 3 8B / 70B 模型），在設計上就已經對 JSON 結構具備一定的理解能力，雖然不像 GPT-4 Turbo 那樣專門針對 JSON 做強化，但它：

• 可以 解析嵌套 JSON 資料。
• 能夠理解 key-value 關係的語意，如 “條文”: “…“。
• 支援結構化 prompt，例如你問：「請根據下面 JSON 中的 ‘第2條’ 給我說明內容。」

⸻

LLaMA 3 處理 JSON 的能力特點如下：

⸻

如何善用 LLaMA 3 處理 JSON 查詢？

範例 1：查詢嵌入的條文資料

[
  {
    "條號": "第1條",
    "內容": "本辦法依據 XX 條規定訂定之",
    "備註": "法規依據"
  },
  {
    "條號": "第2條",
    "內容": "用人單位應每月通報人員異動情形",
    "備註": "含試用期人員"
  }
]

你可以這樣問：

請找出上述 JSON 中第2條的內容，以及它的備註說明。

或設計更正式的提示：

你是一位了解政策規定的 AI。請依據下方 JSON，回答第2條的主要內容是什麼？若有備註，請一併說明。

⸻

實務建議（如果你用的是 LlamaIndex + LLaMA 3）

1. 將表格轉為一筆筆 JSON 丟入 chunk 中

   • 每個 chunk 約可塞 1~3 條規則（依 token 數）
   • 也可以使用 metadata 欄位存「條號」等索引資訊

2. 查詢時使用自然語言與條號、關鍵詞查詢結合

   • LLaMA 3 的 contextual matching 表現已經不錯，會根據嵌入內容與查詢語意給出精準內容

3. 進一步結合 reranker 可強化效果

   • 若你在用如 ColBERT / Cohere Rerank 模型，可在初步檢索後做語意強化排序

⸻

如果你告訴我你目前用哪個版本的 LLaMA 3（如 8B 還是 70B，有沒有經過 finetune），以及你是用在本地 Ollama、Together.ai、或其他推理服務，我可以給你更精準的調整建議。你是怎麼部署 LLaMA 3 的呢？

汲取與內嵌

數量問題

這類的語言模型可以接受多複雜、幾層的json？如果是個龐大的json，我還是需要先做內嵌、提取出適量的json再來提問嗎？

這個問題非常關鍵，而且你已經觸及了 LLM 應用的核心技巧！ 簡答是：

語言模型（包括 LLaMA 3）雖然可以理解多層 JSON，但還是有實際限制，尤其是 token 數量與語意負荷。大型 JSON 最好仍要事先切割與內嵌（embedding），而不是一次丟給模型查詢。

⸻

1. 模型能理解多複雜、多層的 JSON 嗎？

模型能力面（以 LLaMA 3 為例）

例子：

{
  "法規": {
    "第1條": {
      "條文": "內容 A",
      "附註": {
        "說明": "xxx",
        "條件": ["a", "b"]
      }
    }
  }
}

這種結構，LLaMA 3 可以處理，但超過 2,000~3,000 tokens 時，理解效果會下降，尤其若你問：「哪一條包含條件 a 且附註中有說明 xxx？」這種複合條件查詢時。

⸻

1. 如果是龐大 JSON，我該怎麼處理？

絕對不能整包 JSON 丟給模型查詢，那會讓效果變差、成本升高、查詢不穩定。

正確做法：「結構保留的內嵌 + 輕量 Query-Time JSON 聚焦」

步驟：

(1) 預處理：切割 JSON 為可內嵌單元

例如原本是：

{
  "政策條文": [
    {
      "條號": "第1條",
      "主題": "總則",
      "內容": "本辦法依據...",
      "備註": { "法源": "XX法第5條", "版本": "2023修正" }
    },
    ...
  ]
}

轉為多個 chunk，每筆變成一段文字，例如：

條號：第1條
主題：總則
內容：本辦法依據...
備註：法源：XX法第5條；版本：2023修正

丟給 LlamaIndex 做 embedding，建立向量索引。

⸻

(2) 查詢時：用自然語言查詢或條號查詢

• 例如：「請問第3條與保險期限有關的內容是什麼？」
• 查詢會從 embedding 找出語意最接近的幾筆條文，再交給 LLaMA 模型處理語言生成。

⸻

(3) 進階技巧：metadata tagging

你可以加上 metadata，例如：

Document(text="...", metadata={"條號": "第3條", "主題": "保險期限"})

查詢時搭配 metadata filter，可提升準確度。

⸻

1. 小結：何時該用嵌入？何時可原始查詢？

⸻

如果你提供一段你實際使用的 JSON 結構，我可以幫你示範如何切割與內嵌，甚至設計 prompt 或查詢接口。如果你是在 Ollama 上跑 LLaMA 3，我也可以幫你做 token 預估與格式優化。要不要試試給我一段 JSON 看看？

預處理的可能性

你現在的策略邏輯非常接近業界實作的最佳流程了，我們來一起釐清與優化這個結構。

⸻

整體策略概念：結構化資料的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程

目標：

在不把整份 JSON / 條文一次丟進 LLM 的情況下， 利用向量查詢 + 結構保留 + 動態組裝上下文，建立高準確、高效率的 chat engine。

⸻

建議工作流程：RAG with structured documents

1. 前處理階段（Offline Build Time）

重點：做「結構化內嵌」與「向量索引建構」

⸻

1. 使用階段（Runtime Query）

重點：動態查詢、整併內容、再交給 LLM 回答

⸻

重要觀念整理：

⸻

進階技巧：可延伸做法

⸻

總結你的策略邏輯是否正確？

⸻

如果你希望我們一起畫出這個資料與流程架構圖，我也可以幫你簡單畫出來。我也可以給你一份範例 project 結構，幫你快速套用這個架構。你希望接下來從哪一塊開始進一步設計？是資料轉換？還是多 index 組合？

引擎切換

如何判斷使用者的問題是要交給chat或query engine?

這是非常關鍵且實務性的問題！ 你問的其實就是：

使用者輸入要如何判斷：「需要單次查詢（query engine）」還是「進入多輪對話（chat engine）」？

我們來拆解概念 + 實務設計邏輯：

⸻

一、基本定義差異：Chat vs. Query

⸻

二、判斷邏輯：使用者輸入的語意判斷策略

你可以用以下 3 種方法做「自動判斷」：

1. 規則判斷（Rule-based） — 快速上手版本

def is_chat_query(user_input: str) -> bool:
    chat_keywords = ["接著", "那他呢", "所以意思是", "你剛說", "再幫我查"]
    return any(kw in user_input.lower() for kw in chat_keywords)

適用於：

• 明顯有前後語境連貫性的問句
• 使用「接續」、「延伸」、「再問」語氣

⸻

1. 對話上下文判斷（Conversation state）

• 若之前有提過問題，使用者這次沒說明完整上下文，推測就是「Chat」
• 若第一次提問、或是內容明確完整，傾向當作「Query」

範例邏輯：

if len(conversation_history) == 0:
    mode = "query"
elif is_chat_query(user_input):
    mode = "chat"
else:
    mode = "query"

⸻

1. 使用 LLM 辨識（進階推薦）

你可以讓 LLM 幫你分類，例如：

def classify_mode(prompt: str) -> str:
    system = "你是系統的協助者，請判斷輸入是 '單次問答' 還是 '對話延續'"
    query = f"使用者輸入：{prompt}\n請只回答 'query' 或 'chat'"
    return call_llm(system=system, prompt=query)

⸻

三、系統設計建議：雙引擎架構

你可以這樣設計系統：

# 使用者輸入
user_input = "那第3條有提到申報時間嗎？"

# 自動判斷模式
mode = classify_mode(user_input)

# 執行對應引擎
if mode == "query":
    response = query_engine.query(user_input)
else:
    response = chat_engine.chat(user_input)

⸻

補充：使用者可選模式

在某些系統中，你可以允許使用者主動切換模式：

• 使用 /chat 或 /query 開頭
• 或在介面上選「我要對話」vs「我要問一題」

⸻

結論：你的系統設計策略應該是：

1. 預設使用 Query Engine，因為快速且輕量
2. 若偵測有上下文需求，或使用者明示切換，才進入 Chat Engine
3. Query 引擎應該支援 Top-k 檢索 + 精準回答
4. Chat 引擎應該支援 記憶 / 上下文累積

⸻

我可以幫你設計一段實用的 Python 模組，自動根據使用者輸入來選擇模式，要不要我幫你寫出來？或者你有現成的框架（如 Flask、Gradio）想整合？

流程圖

暫時還不需要實作。請將我們討論的內容整理成「環保法律政策萬事通」的服務流程圖，讓使用者一站購足，可以查詢、提問、比較、諮詢，提供引述條文的原文。

儲存

llama index如何儲存json檔案的meta data?

在 LlamaIndex 中，每筆文件的 metadata 是附加在 Document 或 Node 上的欄位，可以用來儲存 JSON 結構的欄位內容。這對於後續做 filter 查詢、上下文描述、RAG 回應來源引述 非常重要。

⸻

基本做法：在載入 JSON 時保留 metadata

假設你有這樣一筆 JSON：

{
  "條號": "第3條",
  "主題": "申報時間",
  "內容": "企業應於每年3月前完成申報。",
  "法源": "環保法第12條"
}

⸻

在 LlamaIndex 中這樣轉換：

from llama_index.schema import Document

doc = Document(
    text="條號：第3條\n主題：申報時間\n內容：企業應於每年3月前完成申報。",
    metadata={
        "條號": "第3條",
        "主題": "申報時間",
        "法源": "環保法第12條"
    }
)

⸻

進階做法：從整個 JSON 檔讀入一批資料

import json
from llama_index.schema import Document

with open("policies.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)

docs = []
for item in data:
    text = f"條號：{item['條號']}\n主題：{item['主題']}\n內容：{item['內容']}"
    docs.append(Document(text=text, metadata={
        "條號": item["條號"],
        "主題": item["主題"],
        "法源": item["法源"]
    }))

這樣建立出來的向量索引就會內建 metadata，後續可以用來：

• 查詢時做 metadata filter
• 回應時顯示來源法條（原文引述）

⸻

查詢時使用 metadata filter：

query_engine = index.as_query_engine(filters={"主題": "申報時間"})
response = query_engine.query("什麼時候要申報？")

⸻

補充：儲存向量索引時 metadata 會被保留嗎？

會的。當你用以下方式儲存與載入 index：

index.storage_context.persist(persist_dir="./index_data")

之後用：

from llama_index import load_index_from_storage
index = load_index_from_storage(StorageContext.from_defaults(persist_dir="./index_data"))

所有 metadata 都會被完整保留。

⸻

如需更多：我也可以幫你寫一段 JSON to LlamaIndex documents 的轉換模組，搭配你自己的資料格式，方便後續查詢或建 RAG。要嗎？

太好了！以下是一段可以把 JSON 檔案轉換成 LlamaIndex 的 Document 物件的 Python 模組程式碼，你只要根據你的欄位名稱微調一下，就可以直接用來建立向量索引與儲存 metadata。

⸻

模組名稱：json_to_llamaindex.py

import json from typing import List from llama_index.schema import Document

def load_json_as_documents(json_path: str) -> List[Document]: “”” 將 JSON 檔案轉為 LlamaIndex 的 Document 物件列表，包含 metadata。

每筆 JSON 應包含：條號、主題、內容、法源 等欄位（可自行調整）。
"""

with open(json_path, "r", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)

documents = []

for entry in data:
    # 組裝文本內容（也可以只用 entry["內容"]）
    text = f"條號：{entry.get('條號', '')}\n主題：{entry.get('主題', '')}\n內容：{entry.get('內容', '')}"

    # 建立 Document，附加 metadata
    doc = Document(
        text=text,
        metadata={
            "條號": entry.get("條號", ""),
            "主題": entry.get("主題", ""),
            "法源": entry.get("法源", ""),
            # 如有其他欄位也可加進來
        }
    )
    documents.append(doc)

return documents

⸻

範例用法：建立向量索引

from llama_index import VectorStoreIndex

from json_to_llamaindex import load_json_as_documents

載入你的 JSON 文件

documents = load_json_as_documents(“my_law_data.json”)

建立向量索引

index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

可選：儲存起來供下次使用

index.storage_context.persist(persist_dir=”./index_data”)

⸻

後續查詢時可以這樣查：

query_engine = index.as_query_engine(filters={“主題”: “排放標準”}) response = query_engine.query(“請問排放標準的要求是什麼？”)

print(response.response)

⸻

如果你手上有範例的 JSON 結構（或部分範例），我可以幫你客製化這個轉換模組，也可以加上自動 chunk、分 index by 類別 等功能。你想不想給我一筆 JSON 來一起做這個模組完整化？