from llama_index import VectorStoreIndex index = 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...
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...
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...
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:...
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 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:...
documents = SimpleDirectoryReader("D:\GitHub\LEARN_LLM\LlamaIndex\data").load_data() 这是LlamaIndex 中最容易使用的一个文件夹加载器。它会读取传入的文件夹路径中的所有文件,可以读取各种格式,包括Markdown、PDF、Word、PowerPoint、图像、音频和视频等。
1 数据连接器(Data Connectors) 数据连接器,读取文档的工具,最简单的就是读取本地文件。 LLamaIndex 的数据连接器包括 本地文件、Notion、Google 文档、Slack、Discord 具体可参考Data Connectors。 2 索引结构(Index Structures) LlamaIndex 的核心其实就是 索引结构的集合,用户可以使用索引结构或基于这些索引结构自行...
在LlamaIndex的使用流程中,首先需要将数据加载到Documents中。这一步骤可以通过手动操作或使用data loader完成。以下是一个通过load_data函数进行数据加载的示例:此外,也可以直接手动构建documents。文档是数据源的轻量级容器,接下来可以执行以下操作:1. 将Document对象输入到index中,形成index2. 将Document转换成Node对象将...