上期文章我们实现了Llama 2-chat-7B模型的云端部署和推理,本期文章我们将用 “LangChain+Llama 2”的架构打造一个定制化的心灵疗愈机器人。有相关知识背景的读者可以直接阅读「实战」部分。01 背景1.1 微调 vs. …
LlamaIndex 能够与大型语言模型(LLM)集成,实现上下文数据检索功能: 上下文感知搜索:依托 LLM 的能力,LlamaIndex 能深入理解查询的语境,提供更相关且精确的搜索结果。 动态数据获取:在与 LLM 的互动中,LlamaIndex 能动态地获取并呈现相关数据,确保响应具备丰富的信息量和上下文关联性。 查询优化 LlamaIndex 通过一系列优...
特别是第2点和第3点,相比 LangChain,LlamaIndex 更有优势,LamaIndex 提供了连接不同类型数据源的能力,包括结构化、半结构化和非结构化数据,这使得它更适合于处理多种数据格式。LamaIndex 强调了嵌入模型的微调功能,使用户能够优化模型以适应特定任务或数据集。 接下来,我将对LlamaIndex的各个模型进行详细的介绍。喜...
LangChain区分了聊天llm (ChatOpenAI)和llm (OpenAI),而LlamaIndex在构造函数中使用is_chat_model参数来进行区分。 LlamaIndex区分官方OpenAI端点和openaillike端点,而LangChain通过openai_api_base参数决定向何处发送请求。 LlamaIndex用role参数标记聊天消息,而LangChain使用单独的类。 2个框架基本没什么差别,我们继续。
本文介绍如何将LangChain接入LLaMA3。 基础知识介绍:LangChain框架 LangChain是为我们开发基于大语言模型(LLM)的应用提供了框架,简单一点说:LangChain提供了一个标准接口,用于将不同的语言模型连接在一起,以及与其他工具和数据源进行集成。LangChain核心思想是将不同的组件组合或集成在一起,以此创造更高级的大语言模型...
LangChain区分了可聊天LLM(ChatOpenAI)和仅完成LLM(OpenAI),而LlamaIndex在构造函数中使用is_chat_model参数对其进行控制。 LlamaIndex区分了官方的OpenAI端点和OpenAILike端点,而LangChain则通过openai_api_base参数确定将请求发送到哪里。 虽然LlamaIndex使用role参数标记聊天消息,但LangChain使用单独的类。
faiss-cpu==1.7.4unstructured==0.6.2chromadb==0.3.21llama-index==0.6.1 jupyterlab Langchain 介绍 LangChain 是一个强大的开源工具,可以轻松地与大型语言模型交互并构建应用程序。将其视为一个中间人,将您的应用程序连接到广泛的LLM提供商,如OpenAI、Cohere、Huggingface、Azure OpenAI等。
LlamaIndex: 当应用场景主要涉及大量数据的快速检索和查询时,LlamaIndex更加适用,如知识问答系统、文档搜索引擎等。 社区和生态: LangChain: 由于其全面的组件支持和较高的知名度,LangChain拥有较为活跃的社区和开发者群体。 LlamaIndex: 尽管专注于索引,但LlamaIndex的社区和生态相对较小,这可能限制了其某些高级功能和...
LlamaIndex是一个基于LLaMA(Large Language Model Family of AI)的大型预训练语言模型的应用框架。与LangChain不同,LlamaIndex更侧重于为开发者提供高效、便捷的模型部署和推理服务。 LlamaIndex通过优化模型加载、推理和缓存等关键环节,实现了高性能的模型部署。此外,LlamaIndex还提供了丰富的模型管理和监控功能,使得开发...
from langchain_community.llms import Ollama llm = Ollama(model="gemma:2b") llm.invoke("讲一个笑话") 例子2 RAG: 分别用langchain及llamaindex实现RAG功能,要求如下:LLM为调用本机的ollama服务(模型:gemma:2b),embeding为“D:\models\bge-large-zh-v1.5”,知识库文件:insurance.txt。