from llama_index.llms import OpenAI from llama_index.embeddings import OpenAIEmbedding from llama_index import ServiceContext from llama_index import VectorStoreIndex from decouple import config # set env variablesos.environ["OPENAI_API_KEY"] = config("OPENAI_API_KEY") # loa...
from llama_index.embeddings import OpenAIEmbedding from llama_index.llms import OpenAI # for loading environment variables from decouple import config import os # set env variables os.environ["OPENAI_API_KEY"] = config("OPENAI_API_KEY") # load document documents = SimpleDir...
# 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...
在评估阶段,我们对比了微调前、后的BAAI/bge-base-zh-v1.5模型以及OPENAI的ada002的Embedding模型的召回效果,代码如下: from llama_index.embeddings import OpenAIEmbedding from llama_index import ServiceContext, VectorStoreIndex from llama_index.schema import TextNode from tqdm.notebook import tqdm import pan...
Node(节点):即一段文本(Chunk of Text),LlamaIndex读取文档(documents)对象,并将其解析/划分(parse/chunk)成 Node 节点对象,构建起索引。 Response Synthesis(回复合成):LlamaIndex 进行检索节点并响应回复合成,不同的模式有不同的响应模式(比如向量查询、树形查询就不同),合成不同的扩充Prompt。
LLM是LlamaIndex的核心组成部分。它们可以作为独立模块使用,或者插入到其他核心LlamaIndex模块(索引、检索器、查询引擎)中。它们总是在响应合成步骤中使用(例如,在检索之后)。根据所使用的索引类型,LLM可能也会在索引构建、插入和查询遍历过程中被使用。 LlamaIndex为定义LLM模块提供了统一的接口,无论是来自OpenAI、Huggin...
获取导入后,需要用load_dotenv()加载.env文件。这个项目需要的三个环境变量是 OpenAIAPIkey、Zilliz Cloud 集群的URI 以及 Zilliz Cloud 集群的 token。 代码语言:javascript 复制 !pip install llama-index python-dotenv openaiimportosfrom dotenvimportload_dotenvimportopenaiload_dotenv()openai.api_key=os.getenv...
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建图。 2.1 索引如何工作 两个概念: Node(节点):即一段文本(Chunk of Text),LlamaIndex读取文档(documents)对象,并将其解析/划分(parse/chunk)成 Node 节点对象,构建起索引。
使用pip install git+https://github.com/explodinggradients/ragas.git安装最新版本(v0.1.0rc1)的ragas,则不支持 LlamaIndex。 然后,导入相关库,设置环境变量和全局变量。 import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_KEY" dir_path = "YOUR_DIR_PATH" ...
LlamaIndex区分官方OpenAI端点和openaillike端点,而LangChain通过openai_api_base参数决定向何处发送请求。 LlamaIndex用role参数标记聊天消息,而LangChain使用单独的类。 2个框架基本没什么差别,我们继续 2、为本地文件构建RAG系统 我们构建一个简单的RAG系统:从本地的文本文件文件夹中读取文本。