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 db = chromadb.PersistentClient(path="D:\\GitHub\\LEARN_LLM\\LlamaIndex\\vector_store\\chroma_db") (3)创建 ...
通过结合 Llama3 Langchain 和 ChromaDB 的力量,我们可以打造一个检索增强生成(RAG)系统。这样一来,我们就能直接对文档提出问题,而不必对大型语言模型(LLM)进行额外的微调。在 RAG 框架下,遇到一个查询时,我们首先会进行一步检索操作,从一个专门的、以向量形式索引文档的数据库中找到相关的文档 定义 LLM —— ...
pip install -U llama-index chromadb LlamaIndex本地模型 打开 tetsite/members/views.py 视图文件，新增一个方法视图：def llamaIndexSearch(request):加载文档 documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()设置嵌入模型 embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6...
from llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStore from llama_index.core import StorageContext # 初始化客户端 db = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db") # 获取集合 chroma_collection = db.get_or_create_collection("quickstart") #将chroma分配为上下文中的vector_store vector_store...
这里我们使用的是Qdrant这个向量数据库,然后当我们指定一个./qdrant_db这个目录以后 他会把数据持久化到硬盘上. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 当然我们也可以指定使用 chromadb这个向量数据库. from llama_index.core import VectorStoreIndex, KeywordTableIndex, SimpleDirectoryReader ...
安装 numpy < 2.0 我们已经在llama-index-core中固定了numpy,但仅限于最新版本。
storage_context = StorageContext.from_chroma(client=chroma_client, collection_name='azure')...
# 导入chromadb库,用于向量存储 import chromadb #从llama_index库导入VectorStoreIndex和SimpleDirectoryReader,用于创建索引和读取目录数据 from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader #从llama_index导入ServiceContext,用于配置服务上下文
pip install -U llama-index chromadb LlamaIndex本地模型 打开tetsite/members/views.py 视图文件,新增一个方法视图: def llamaIndexSearch(request): 加载文档 documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data() 设置嵌入模型 embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-...
fromllama_index.core.postprocessorimportSimilarityPostprocessor # load some documents # documents = SimpleDirectoryReader("D:\\GitHub\\LEARN_LLM\\LlamaIndex\\data").load_data() # initialize client, setting path to save data db = chromadb.PersistentClient(path="D:\\GitHub\\LEARN_LLM\\LlamaInd...