对于llama-cpp-python,入乡随俗使用 repo_id 变量名,但本质是和之前一致的,filename 可以使用通配符,比如 "*Q4_K_M.gguf"。 # 指定仓库的名称和文件名 repo_id = "bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF" filename = "Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.ggu
RAG 系统示例 在本示例中,我将使用 langchain、Redis、llama.cpp 构建一个 kubernetes 知识库问答。 langchain 是一个工具包,Redis 被我用作向量数据库,llama.cpp 是一个开源的加载大语言模型的运行时程序。 我在本地使用了 Docker 容器环境进行开发,通过以下 docker-compose 文件拉取依赖的服务: version: "3.9...
【2025最新RAG完整教程】DeepSeek+Ollama+RAG+Python,打造专属行业大模型(附源码)共计5条视频,包括:01 RAG知识库.mp4、02 整体架构.mp4、03 分块和向量化.mp4等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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Python bindings for llama.cpp. Contribute to SuperLLMRAG/llama-cpp-python development by creating an account on GitHub.
这次主要是demo一下如何在本地通过LangChain进行RAG数据加载转换,通过llama.cpp进行简单的UI交互问答。 基本概念 LangChain LangChain是一套让LLM变得更加简单又强大的开发框架,它提供了非常强大的组件库,使得我们很容易的连接到各种LLM模型上,并且针对常用的场景,提供了通用的解决方案。LangChain主要有以下几部分组成: ...
步骤1:安装 Python 3 并设置环境 要安装和设置我们的 Python 3 环境,请按照以下步骤操作:在您的机器上下载并设置 Python 3。然后确保您的 Python 3 安装并成功运行: $ python3 --version# Python 3.11.7 为您的项目创建一个新文件夹,例如 local-rag: ...
Python haschka/CLI-RAG Star2 Command line tool to Interact with a llama.cpp server. Also implements a basic vector database with cosine similarity search. cliartificial-intelligenceunix-shelllarge-language-modelsllmllama-cpp UpdatedJan 29, 2025 ...
如果你不想使用OpenAI,也可以使用LlamaCPP和llama2-chat-13B来创建文本,使用BAAI/ big -small-en来获取和嵌入。这些模型都可以离线工作。要设置LlamaCPP,请按照Llamaindex的官方文档进行设置。这将需要大约11.5GB的CPU和GPU内存。要使用本地嵌入,需要安装这个库: ...
LLamaSharp 是一个跨平台库,用于在本地设备上运行 LLaMA/LLaVA 模型(以及其他模型)。基于 llama.cpp,LLamaSharp 在 CPU 和 GPU 上的推理都非常高效。通过高级 API 和 RAG 支持,您可以方便地在应用程序中部署大型语言模型(LLM)。 GitHub 地址 复制