fromllama_indeximportSimpleDirectoryReader# 从文件夹读取documents = SimpleDirectoryReader(input_dir='./data').load_data()# 从指定文件读取,输入为Listdocuments = SimpleDirectoryReader(input_files=['./data/file.txt']).load_data() 或者直接把自己的text改为document文档 fromllama_indeximportDocument# 直接...
相反,您可以从我们的数据连接器注册表LlamaHub(docs.llamaindex.ai/en/s)中下载它们。 在此示例中,LlamaIndex下载并安装了名为DatabaseReader的连接器,该连接器对SQL数据库运行查询,并将结果的每一行作为Document返回: from llama_index.core import download_loader from llama_index.readers.database import Data...
from llama_index importVectorStoreIndexindex = VectorStoreIndex.from_documents(documents) 也可以基于Node对象来构建index: from llama_index import VectorStoreIndex index = VectorStoreIndex(nodes) 依据使用的index类型不同,LlamaIndex可能会发起LLM的调用,从而构建index。 在Index之间复用Nodes 如果你用多个Node对...
Step 2:Llama_index 的安装;详细安装过程参见后续章节; Step 3:Llama_index 中设置 data_loader 模块,可以直接从向量数据库中查询; Step 4:根据用户输入进行向量检索,将检索结果与 Input 合并,形成新的 prompt; Step 5:加载 Yuan2.0-2B 大模型;合并后的 prompt 作为输入,传递给大模型,大模型将结果输出返回; ...
Step 3:Llama_index 中设置 data_loader 模块,可以直接从向量数据库中查询; Step 4:根据用户输入进行向量检索,将检索结果与 Input 合并,形成新的 prompt; Step 5:加载 Yuan2.0-2B 大模型;合并后的 prompt 作为输入,传递给大模型,大模型将结果输出返回; 2.2 向量数据库安装以及知识填充 向量数据库安装步骤如下:...
loader=GoogleDocsReader() documents=loader.load_data(document_ids=[...]) LlamaIndex提供了的各种数据连接器包括: SimpleDirectoryReader:支持本地文件目录中的多种文件类型(.pdf, .jpg, .png, .docx等)。 NotionPageReader:从Notion获取数据。 lackReader:从Slack导入数据。
Step 3:Llama_index 中设置 data_loader 模块,可以直接从向量数据库中查询; Step 4:根据用户输入进行向量检索,将检索结果与 Input 合并,形成新的 prompt; Step 5:加载 Yuan2.0-2B 大模型;合并后的 prompt 作为输入,传递给大模型,大模型将结果输出返回; ...
Step 3:Llama_index 中设置 data_loader 模块,可以直接从向量数据库中查询; Step 4:根据用户输入进行向量检索,将检索结果与 Input 合并,形成新的 prompt; Step 5:加载 Yuan2.0-2B 大模型;合并后的 prompt 作为输入,传递给大模型,大模型将结果输出返回; ...
LlamaIndex 是一个强大的框架,专门用于构建基于LLM的数据应用。它的主要目标是帮助开发者创建能够与私有数据交互的LLM应用。
（注意：如果视频链接不上，请将视频下载下来，放进 graph_data 文件中）from llama_index import load_index_from_storagefrom llama_hub.youtube_transcript import YoutubeTranscriptReaderfrom llama_index import download_loadertry: storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir='./storage_graph...