在LlamaIndex中,Document被设计为各式数据源的容器。无论是PDF文件、API响应还是数据库中的数据,都可以被加载为一个抽象的Document对象。Document不仅包含文本数据,还在其头部包含一些文件的属性,如元数据(metadata)和关系数据(relationships)。 元数据为Document提供了额外的信息,如文件名、分类等,这些信息有助于在后续的...
索引是LlamaIndex性能优化的关键,它可以极大地加快数据的检索速度。 元数据支持:Documents支持元数据(metadata)的设置。元数据可以用于描述文档的属性和特点,例如创建时间、作者、标题等。元数据可以在文档构建时指定,也可以在文档对象上修改。 二、Nodes:构建数据关系的桥梁 在LlamaIndex中,Node是构建数据关系的桥梁。每...
document = Document( text="text", metadata={"filename": "<doc_file_name>", "category": "<category>"}, ) 添加嵌入 要将节点插入到向量索引中,它应该具有嵌入。有关更多详细信息,请参阅我们的摄入管道(Ingestion Pipeline)或嵌入指南(Embeddings - LlamaIndex)。 直接创建和传递Node 如果您愿意,可以直接...
node2.relationships[NodeRelationship.PARENT]=RelatedNodeInfo(node_id=node1.node_id,metadata={”key”:“val”}) 3、构建Index 可以基于Document对象类构建index,最简单的也是高层次抽象的方法是在index初始化的时候载入Document对象。 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...
llama_index LlamaIndex与传统的数据处理方式相比,引入了一系列创新和独特的作用,特别是在处理、索引和检索大规模文本数据方面。 高级数据抽象:LlamaIndex通过Document和Node提供了高级的数据抽象,使得复杂数据结构的构建和管理变得更加简单直观。 灵活的数据连接器:它提供了广泛的数据连接器支持,能够轻松接入多种数据源,如...
在llamaindex中,分层检索可以用于构建复杂的检索系统,例如根据不同的元数据属性或文档特征进行层次化检索,以提高检索效率和准确性。 将Llamaindex集成到多文档RAG架构的结构中预示着信息检索的新时代。 它能够基于结构化元数据动态选择文档,再加上语义查询优化的技巧,重塑了我们如何利用庞大文档存储库中的知识,提高了检索...
metadata_extractor(默认值:无) 在定义好节点后,会根据需要将节点的文本通过文本分割器拆分成token,这里可以使用llama_index.text_splitter中的senencesplitter、TokenTextSplitter或CodeSplitter。例子: SentenceSplitter: import tiktoken from llama_index.text_splitter import SentenceSplitter ...
include_metadata(默认值:True) include_prev_next_rel(默认值:True) metadata_extractor(默认值:无) 在定义好节点后,会根据需要将节点的文本通过文本分割器拆分成token,这里可以使用llama_index.text_splitter中的senencesplitter、TokenTextSplitter或CodeSplitter。例子: ...
include_metadata(默认值:True) include_prev_next_rel(默认值:True) metadata_extractor(默认值:无) 在定义好节点后,会根据需要将节点的文本通过文本分割器拆分成token,这里可以使用llama_index.text_splitter中的senencesplitter、TokenTextSplitter或CodeSplitter。例子: ...
documents=[Document(text=item['conversation'],metadata={"conversation_id":item['conversation_id']})foriteminconversations_dict]returndocuments 创建摄取管道 首先,在.env文件中添加你在安装Elasticsearch部分获得的Elasticsearch CloudID和API密钥。你的.env文件应该如下所示(使用真实值)。