ModuleNotFoundError: No module named 'llama_index.node_parser'

### 关于 `llama_index.node_parser` 模块未找到的问题 在 Python 中遇到 `ModuleNotFoundError: No module named 'llama_index.node_parser'` 错误通常是因为安装的库版本不匹配或者路径错误。以下是对此问题的分析以及解决方案。 #### 1. 版本兼容性问题 `node_parser` 是 LlamaIndex 库中的一个重要组件，但在某些旧版本中可能不存在该模块。因此，建议确认当前使用的 LlamaIndex 是否为最新版本[^1]。如果版本过低，则需要升级到支持 `node_parser` 的版本。 可以通过以下命令检查已安装的 LlamaIndex 版本： ```bash pip show llama-index ``` 如果发现版本较低，可以尝试更新至最新版： ```bash pip install --upgrade llama-index ``` #### 2. 导入路径修正 LlamaIndex 的导入路径可能会因版本不同而有所变化。根据最新的官方文档和引用内容，推荐使用如下方式导入 `SemanticSplitterNodeParser` 和其他相关类： ```python from llama_index.core.node_parser import SemanticSplitterNodeParser from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding ``` 注意：上述代码片段假设您正在使用的是较新的核心模块 (`core`)。如果您仍然无法成功导入，请仔细核对您的 LlamaIndex 安装版本是否与官方文档一致[^2]。 #### 3. 替代方法 如果确实由于某种原因无法访问 `node_parser` 模块，您可以考虑手动创建类似的节点分割逻辑作为替代方案。例如，通过自定义分词工具来模拟其功能： ```python class CustomSentenceSplitter: def __init__(self, chunk_size=1024, chunk_overlap=20): self.chunk_size = chunk_size self.chunk_overlap = chunk_overlap def get_nodes_from_documents(self, documents, show_progress=False): all_nodes = [] for doc in documents: text = doc.text chunks = [ text[i:i+self.chunk_size] for i in range(0, len(text), self.chunk_size - self.chunk_overlap) ] nodes = [doc.__class__(text=chunk) for chunk in chunks] all_nodes.extend(nodes) return all_nodes ``` 此代码实现了基本的功能，类似于 `SentenceSplitter` 类的行为[^3]。 #### 4. 异步查询处理 对于涉及异步操作的任务（如多线程检索），可参考提供的异步运行函数模板。这有助于提高程序性能并减少阻塞时间[^4]: ```python import asyncio from tqdm.asyncio import tqdm async def run_queries(queries, retrievers): tasks = [] for query in queries: for retriever in retrievers: tasks.append(retriever.aretrieve(query)) task_results = await tqdm.gather(*tasks) results_dict = {} for idx, (query, result) in enumerate(zip(queries, task_results)): results_dict[(query, idx)] = result return results_dict ``` --- ###