LlamaIndex 是一个基于 LLM(大语言模型)的应用程序数据框架,适用于受益于上下文增强的场景。 这类LLM 系统被称为 RAG(检索增强生成)系统。 LlamaIndex 提供了必要的抽象层,以便更容易地摄取、结构化和访问私有或特定领域的数据,从而安全可靠地将这些数据注入 LLM 中,以实现更准确的文本生成。 它支持 Python(本文档...
LlamaIndex 是一个用于借助大语言模型(LLM)构建上下文增强型AI应用程序的框架。 上下文增强,泛指任何在私有或特定领域数据基础上应用大语言模型的情况。(RAG) LlamaIndex 有 Python 和 Typescript 两个版本,Python 版的文档相对更完善。 Python 文档地址:https://docs.llamaindex.ai/en/stable/ Python API 接口文档...
LlamaIndex是一个数据框架,用于让基于LLM的应用程序摄取、结构化和访问私有或领域特定的数据。它提供Python和Typescript版本。 LLMs提供了人类和数据之间的自然语言接口。广泛可用的模型预先训练了大量公开可用的数据,如维基百科、邮件列表、教科书、源代码等。然而,虽然LLMs在大量数据上进行了训练,但它们没有接触您的数...
LlamaIndex和LangChain是强大的库，专为构建搜索和检索应用而设计。LlamaIndex专注于消化、结构化和访问私...
LlamaIndex是什么? LlamaIndex是一个专为基于LLM的应用程序设计的数据框架,其核心在于通过上下文增强来提升LLM的性能。这类LLM系统通常被称为RAG系统,即“检索增强生成”(Retrieval-Augmented Generation)。LlamaIndex提供了关键抽象,以更容易地摄取、结构化和访问私有或领域特定数据,从而安全、可靠地将这些数据注入LLM,实...
all_llamas=index.get_all_llamas()print(all_llamas)# 输出: ['Llama1', 'Llama2'] 1. 2. 序列图 下面是使用python llama_index库的序列图: UserUser创建 LlamaIndex 对象添加羊驼到索引搜索羊驼获取所有羊驼返回搜索结果返回所有羊驼 类图 下面是python llama_index库的类图: ...
importllama_index 1. 使用库实现功能 现在我们已经完成了库的导入,我们可以开始使用该库来实现我们的功能了。下面是一些示例代码,帮助你了解如何使用python llama_index库: 创建索引 index=llama_index.create_index() 1. 上述代码行将创建一个新的索引对象。
LlamaIndex最近发布了一个开源工具,它允许开发人员开发基本的RAG应用程序,几乎不需要编写代码。虽然目前仅限于单个文件的使用,但未来的增强功能可能包括对多个文件和矢量数据库的支持。 这个名为RAG的项目建立在Streamlit web应用程序框架和LlamaIndex之上,LlamaIndex是一个强大的Python库,对RAG特别有用。如果开发人员熟悉...
手动添加不表示块内容的三元组可能会影响LlamaIndex中的图索引和查询，通过在节点之间引入不正确或无关的...