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_document有一个可选的参数show_progress,当设置为True的时候可以显示index构建的进度。 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...
运行启动脚本,启动LlamaIndex服务。根据实际需求,可以对LlamaIndex进行配置优化,如调整内存分配、优化存储引擎等,以确保系统的最佳性能。三、数据导入与索引构建 数据是RAG应用的核心。在LlamaIndex中,我们需要将原始数据导入系统,并构建索引以便高效查询。以下是数据导入与索引构建的详细步骤:数据加载: 使用Document Loader...
可以直接将文档构建为 Index,这种简单构建的方式是在 Index 初始化时直接加载 文档 这种方式可以跳过 Node 构建(3.1.2) fromllama_indeximportGPTSimpleVectorIndex index = GPTSimpleVectorIndex.from_documents(documents) 或者从 Node 构建 Index(3.1.2的续) fromllama_indeximportGPTSimpleVectorIndex index = GPTS...
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。
LlamaIndex 常用使用模版: 读取文档 (手动添加or通过Loader自动添加); 将文档解析为Nodes; 构建索引(从文档or从Nodes,如果从文档,则对应函数内部会完成第2步的Node解析) [可选,进阶] 在其他索引上构建索引,即多级索引结构 查询索引并对话大模型 3.1.1 读取文档 ...
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。
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。
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...
数据连接器(也称为reader)是LlamaIndex中的重要组件,它有助于从各种来源和格式摄取数据,并将其转换为由文本和基本元数据组成的简化文档表示形式。 代码语言:javascript 复制 from llama_indeximportdownload_loader GoogleDocsReader=download_loader('GoogleDocsReader')loader=GoogleDocsReader()documents=loader.load_data...