fromllama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding from llama_index.legacy.callbacks import CallbackManager from llama_index.llms.openai_like import OpenAILike # Create an instance of CallbackManager callback_manag...
针对您遇到的“no module named 'llama_index.embeddings.huggingface'”错误,我将根据提供的提示进行解答: 1. 确认问题来源 用户尝试导入llama_index.embeddings.huggingface模块时遇到了错误,这通常意味着Python解释器无法在其搜索路径中找到该模块。 2. 检查llama_index库是否已正确安装 首先,确保llama_index库已经正确...
python -c "import llama_index; print('llama_index module installed successfully')" # 重新运行测试脚本 python llamaindex_RAG.py 继续报错后,输入代码 # 确保你在正确的环境中 conda activate llamaindex # 卸载现有版本(如果有) pip uninstall llama-index-embeddings-huggingface # 安装最新的 llama-index-e...
还不行进入官网,输入huggingface进行搜索 from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding from llama_index.core import Settings Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding( model_name=f"{embed_model_path}",device='cuda' ) 加载本地LLM模型 还是那句话,如果以下代码不行,进官网搜索Custom ...
from llama_index.embeddingsimportHuggingFaceEmbedding embed_model=HuggingFaceEmbedding(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2")service_context=ServiceContext.from_defaults(embed_model=embed_model) 当然,我们还需要连接到 Milvus 向量存储。这一步我们传递 5 个参数:我们的 Collection 的 URI、访问我...
llama_index 构建RAG 管道。第一步是选择将用于 VectorStoreIndex 的嵌入模型。我当前的实现如下所示: from llama_index.core import Settings from llama_index.llms.openai import OpenAI from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding # some other code if embedding == Embedding.OPENAI: ...
from llama_index.embeddings import HuggingFaceEmbedding fmt = "\n=== {:30} ===\n" #1. connect to Milvus print(fmt.format("start connecting to Milvus")) connections.connect("default", host="localhost", port="19530") #2. define collection ...
pip install llama-index-core llama-index-readers-file llama-index-llms-ollama llama-index-embeddings-huggingface 1. 复制 这将安装一个Ollama和Hugging Face嵌入的接口。此安装还提供一个本地starter级的示例。无论从哪种方式开始,你都可以使用pip添加更多的接口模块。
from llama_index.embeddings.huggingface_openvino import OpenVINOEmbedding embedding = OpenVINOEmbedding(folder_name=embedding_model_path, device=embedding_device.value) 第三步:构建RAG工具 接下来我们可以利用初始化后的 LLM 以及 Embedding 组件来构建 RAG 工具。第一步需要在 LlamaIndex 创建一个标准的 RAG 检...
4. LlamaIndex RAG 安装LlamaIndex 词嵌入向量依赖 代码语言:javascript 复制 conda activate llamaindex pip install llama-index-embeddings-huggingface llama-index-embeddings-instructor 运行以下命令,获取知识库 代码语言:javascript 复制 cd ~/llamaindex_demo mkdir data cd data git clone https://github.com/In...