创建并保存 LlamaIndex 向量索引 以下教程直接使用了LlamaIndex 仓库中示例文件夹(https://github.com/jerryjliu/llama_index/tree/main/examples/paul_graham_essay)的数据。请先在本地克隆仓库,并在paul_graham_essay文件夹中创建 notebook,或从该文件夹直接下载数据,在本地使用代码。 使用本地向量数据库 本教程...
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术 在大模型爆发的时代,快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成(RAG)技术,结合了传统的信息检索和最新的大语言模型(LLM),不仅能够回答复杂的查询,还能在此基础上生成信息丰富的内容。 RAG 技术的核心在于其能够将大型语言模...
Faiss的强大之处在于其灵活的索引选择和GPU加速性能,适合那些需要从大量数据中实时查询的LlamaIndex应用。 然而,对于小规模数据集,Faiss可能显得配置上的繁琐。 Annoy Annoy是Spotify开源的一种用于近似最近邻搜索的库,适合在内存中进行的快速向量检索。 特点: 简单易用:设计简洁,适合基本的相似性搜索。 针对内存优化:...
这里我们采用 Milvus 向量数据库来实现知识的存储和初筛。它通常被用来存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习(ML)模型生成的大规模嵌入向量。作为一个专门设计用于处理输入向量查询的数据库,Milvus 能够处理万亿级别的向量索引。与现有的关系型数据库主要处理遵循预定义模式的结构化数据不同,Milvus 从底层设计用于...
首先,在RAG的查询阶段,不管是使用那个向量数据库,根据数据库的类型,将用户的query语句进行Embedding后,再构建数据库的查询条件,如下图: 这里面会包含几个核心的参数: embedding:knn查询的浮点型向量数组值 top_k:根据knn相似度查询获取得到的topk值数量,在这个例子中,LlamaIndex默认值是2 ...
知识图谱比向量数据库能够进行更多的推理和推断。向量数据库只能提供直接存储在数据库中的信息。相比之下,知识图谱可以从实体或概念之间的关系推导出间接信息。例如,知识图谱可以根据“巴黎是法国的首都”和“法国位于欧洲”的事实推断出“埃菲尔铁塔位于欧洲”。这可以帮助LLM生成更符合逻辑和一致的文本。 LlamaIndex Llam...
langchain的向量搜索 尽管llama_index是基于langchain开发的,但向量搜索这件事本来也被OpenAI官方吸收了,向量数据库也成熟了那么多年。langchain有什么理由不整合呢?毕竟langchain是拿了高额的投资的,自然不会放弃扩张自己版图的机会。 所以,langchain也有自己的index模块和vectorstore对象。其设计和retrieval-plugin的思路...
1. 在 LlamaIndex 中使用自定义的向量数据库 (1)环境准备 写代码之前,需要首先安装 LlamaIndex 中的 chromadb。 pip install -U llama-index-vector-stores-chroma -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (2)创建一个chromadb 数据库的实例 ...
首先也是需要先安上这个向量数据库。 2. 使用自定义的 Vector Store,以 `Qdrant` 为例: !pip install llama-index-vector-stores-qdrant 1. 2. 然后下面是代码去使用这个向量数据库。 from llama_index.core.indices.vector_store.base import VectorStoreIndex ...