下面,我们就基于llama-index对BAAI/bge-base-zh-v1.5模型进行微调,关于该模型的介绍,可以参考https://huggingface.co/BAAI/bge-base-zh-v1.5。 平台介绍 对embedding模型进行微调的过程中需要使用GPU加速训练,由于家境贫寒,我这里就使用了Google colab提供的免费T4GPU进行微调测试。如果大家没办法使用这个,可以使用国内...
- 概述:虽然文章未具体描述`llama-index`的功能和特性,但可以推断这是一个用于集成不同LLM和Embedding模型,以支持检索增强型生成功能的框架。 ### 加载本地Embedding模型 - 使用`llama_index.embeddings.huggingface.HuggingFaceEmbedding`加载Hugging Face模型作为嵌入模型。 - 提供了GPU和CPU两种加载方式,并建议用户在...
微调embedding 模型:定制化 embedding 模型到特定领域上下文,特别是针对具有发展性或罕见术语的领域。例如,BAAI/bge-small-en是一个高性能 embedding 模型,可以进行微调。 动态embedding:适应词语使用中的上下文,不同于使用每个词一个向量的静态embedding。例如,OpenAI 的embeddings-ada-02是一个复杂的动态embedding模型,捕...
三、基于LLamaIndex封装ChatGLM4当前llamaindex不支持国产模型,需要自定义大模型方式封装。 Llamaindex支持的模型列表源码参考: https://github.com/run-llama/llama_index3.1 LLM封装LLM封装,参考 https://doc…
LlamaIndex 嵌入模型 LLM 代码实现 1、安装所有依赖库 2、设置日志 3、导包 4、引入LLM 5、引入embedding 6、装载数据 7、构建知识图谱索引 8、从文档中创建知识图谱 9、构建查询引擎来查询知识图谱 10、可视化表示 11、持久化保存 总结 背景 幻觉是在处理大型语言模型(LLMs)时常见的问题。LLMs生成流畅连贯的文...
LlamaLab:使用 LlamaIndex 的尖端 AGI 项目平台。 3.GTE 文本向量 3.1 简介 模型链接: https://www.modelscope.cn/models?name=GTE-zh https://www.modelscope.cn/models/iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base/summary 文本表示是自然语言处理 (NLP) 领域的核心问题, 其在很多 NLP、信息检索的下游任务...
检索增强生成(Retrieval-augmented Generation,RAG)实战1-基于LlamaIndex构建第一个RAG应用 本文将介绍如何使用LlamaIndex构建一个非常简单的RAG应用。通过该案例,可以初步了解LlamaIndex构建RAG应用的大体流程。 环境准备 安装Llam
LlamaLab:使用 LlamaIndex 的尖端 AGI 项目平台。 3.GTE 文本向量 3.1 简介 模型链接: https://www.modelscope.cn/models?name=GTE-zh https://www.modelscope.cn/models/iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base/summary 文本表示是自然语言处理 (NLP) 领域的核心问题, 其在很多 NLP、信息检索的下游任务...
init_query_engine 函数使用先前创建的向量存储索引初始化 LlamIndex 查询引擎,并处理使用 SentenceTransformerRerank 和BAAI/bge-reranker-base 模型进行处理的后检索重新排名。chat 函数负责向 LLM 提出问题。 import chromadb import logging import sys from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding from...
llama_index(@_akhaliq):使用Kotaemon,一个开源UI工具,构建基于RAG的文档问答系统,让您可以与文档进行交流。学习如何:设置干净、可定制的RAG用户界面,为终端用户和开发人员组织LLM和嵌入模型,实现全文和向量检索的混合RAG管道,为带有图表和表格的文档启用多模态问答。Kotaemon提供:多用户登录和文档集合管理、带有文档...