# For Azure OpenAIfrom llama_index.llms import AzureOpenAIfrom llama_index.embeddings import AzureOpenAIEmbeddingfrom llama_index import ( VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, KnowledgeGraphIndex, ServiceContext,)from llama_index.storage.storage_context import StorageContextimport loggingimport...
配置Azure API 相关信息 # For Azure OpenAI from llama_index.llms import AzureOpenAI from llama_index.embeddings import AzureOpenAIEmbedding from llama_index import ( VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, KnowledgeGraphIndex, ServiceContext, ) from llama_index.storage.storage_context import StorageContex...
Azure AI 搜索是一个信息检索平台,具有尖端搜索技术和无缝平台集成,专为任何规模的高性能生成式 AI 应用程序而构建。 在这篇文章中,我们将重点关注预检索和检索阶段。我们将向您展示如何在预检索中使用 LlamaIndex 进行查询转换,以及如何使用 Azure AI 搜索进行高级检索技术。 图1:高级 RAG 中的预检索、检索和检索...
计算机技术 人工智能 Microsoft 矢量数据库 Llamaindex AI启航计划 AI应用生成力工具 RAG 必剪创作 CosmosDBvCore bi胜li量老师发消息 AI和人的互动在不断进步,AI不仅能够理解和回应人类的语言,还能提供个性化的服务和帮助。 智能AI桌宠,培养你的专属伙伴!
llamaindex azureopenai 用法 全文共四篇示例,供读者参考 第一篇示例: 1. 安装和配置 2. 导入数据 3. 创建索引 一旦数据导入完成,用户就可以创建索引了。用户可以选择不同的索引类型,比如全文索引、关键词索引等。用户还可以选择需要索引的字段和属性,以便更好地组织和检索文本信息。 4. 搜索和检索 5. 文本...
使用Azure OpenAI服务中的LLAMA模型,首先需要在Azure门户网站上创建一个OpenAI资源。创建完成后,你将获得一个API密钥和端点,用于与LLAMA模型进行交互。 通过API,你可以将文本数据发送到LLAMA模型进行处理。模型会对输入文本进行解析,并生成相应的输出。例如,在文本生成任务中,你可以向模型提供一个主题或一段文本,然后模型...
我们很高兴与 LlamaIndex 合作,提供更简单的方法来优化预检索和检索以实施高级 RAG。运行高级 RAG 并不止于预检索和检索优化,我们才刚刚开始!请继续关注我们正在共同探索的未来方法。 例子 设置Azure OpenAI aoai_api_key = "YourAzureOpenAIAPIKey" aoai_endpoint = "YourAzureOpenAIEndpoint" ...
Bug Description During the implementation of the llama index with Azure OpenAI for fine-tuning, the following error occurred: Retrying llama_index.llms.openai.base.OpenAI._chat in 0.6394267984578837 seconds as it raised NotFoundError: Er...
使用Azure AI 模型推斷服務需要 或llama-index-embeddings-azure-inference的版本0.2.4llama-index-llms-azure-inference。 設定環境 若要使用部署在 Azure AI Foundry 入口網站中的 LLM,您需要端點和認證才能連線到它。 請遵循下列步驟,從您想要使用的模型取得所需的資訊: ...
IT之家 11 月 28 日消息,微软于 11 月 26 日发布博文,宣布在其 LlamaParse 中集成 Azure OpenAI 端点,利用 GPT-4o 系列模型,增强提取非结构化数据和解析多模态文档,并无缝衔接 Azure AI Search 向量数据库,构建完整的检索增强生成(RAG)工作流程。