在本系列 第1部分 中，您创建了一个数据科学项目的基本结构，并通过编程从 GitHub 下载数据，转换数据，以便能够使用 pandas 对数据进行统计分析。在第 2 部分中，您将使用 Jupyter Notebook 探索软件项目的许多方面，学习如何将项目作为库和命令行工具部署到 Python Package Index。使用 Ju
本 Jupyter notebook 利用Ollama 和LlamaIndex(ROCm 皆已支持)构建检索增强生成 (RAG) 应用程序。LlamaIndex 促进了从阅读 PDF 到索引数据集和构建查询引擎的通道创建,而 Ollama 则提供了大语言模型 (LLM) 推理的后端服务。 先决条件 本教程使用以下设置进行开发和测试: 硬件 AMD Radeon GPU:确保您使用的是 ...
在Jupyter Notebook中创建DataFrame 导入pandas库 转换过程 使用reset_index()方法 打印处理后的DataFrame 将index转为normal dataframe # 部署脚本importpandasaspd# 创建示例 DataFramedata={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}df=pd.DataFrame(data)# 设定索引df.set_index('A',inplace=True)# 将 index 转为正...
2、输入Internlm_RAG,并选择对应Streamlit 3、进入Codespace,选择Jupyter Notebook环境创建 4、从Hugging Face上git clone 5、进入Internlm_RAG文件,并创建环境 6、创建requirements.txt,用于Hugging Face构建容器环境 7、requirements.txt环境输入安装库 8、到internlm申请,创建API复制进去,app.py代码里面api接口 在当...
AMD Radeon GPU 正式支持 ROCm,且满足与行业标准软件框架的兼容性。本 Jupyter notebook 利用 Ollama 和 LlamaIndex(ROCm 皆已支持)构建检索增强生成 (RAG) 应用程序。LlamaIndex 促进了从阅读 PDF 到索引数据集和构建查询引擎的通道创建,而 Ollama 则提供了大语言模型 (LLM) 推理的后端服务。
请参考我的 GitHub 项目仓库，查看费城 RAG 流程的完整 Jupyter Notebook。（文末有链接地址）步骤 1：安装和配置 除了 LlamaIndex 外，我们还需要安装几个库：ipython-ngql：可以增强你从 Jupyter Notebook 或 iPython 连接到 NebulaGraph 的能力。nebula3-python：用于连接和管理 NebulaGraph 数据库。pyvis：能够...
您可以在[这个Jupyter Notebook](https://github.com/weaviate/recipes/blob/main/integrations/llamaindex/retrieval-augmented-generation/naive_rag.ipynb)中找到完整的基础RAG管道的实现。有关使用LangChain实现的版本,您可以在[这篇文章](https://medium.com/towards-data-science/retrieval-augmented-generation-rag...
问IndexError:索引1超出了轴0的界限，大小为1 //Python (jupyter notebook)EN当我试图解决一个非线性...
Jupyter Notebook(数据可视化) JMeter(性能测试) 以下是检查清单,以确保代码及数据配置的健全性: ✅ 确保DataFrame格式一致 ✅ 使用reset_index时注意参数设置 ✅ 检查数据类型的兼容性 resource "aws_lambda_function" "my_function" { filename = "function.zip" ...
在这篇博文中,我们将跳过导入的解释,但它包括从五六个 CSV 文件中导入和构建知识图谱。如果你想了解更多关于 CSV 导入的信息,可以查看 Neo4j Graph Academy 课程。导入代码和 GraphRAG 输出示例可在Jupyter 笔记本[3]上下载。导入完成后,我们可以打开 Neo4j 浏览器来验证和可视化导入的部分图表。