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...
最后导入HuggingFaceEmbedding模块,这样就可以使用来自 Hugging Face 的开源 embedding 模型了。 至于获取embedding模型,我们只需要声明一个 HuggingFaceEmbedding 对象并传入模型名称。本教程中使用的是 MiniLM L12 模型。接下来,创建一个 ServiceContext 对象,以便可以传递 embedding 模型。 代码语言:javascript 复制 from ll...
- **网址**:[https://docs.llamaindex.ai/en/stable/](https://docs.llamaindex.ai/en/stable/) - 概述:虽然文章未具体描述`llama-index`的功能和特性,但可以推断这是一个用于集成不同LLM和Embedding模型,以支持检索增强型生成功能的框架。 ### 加载本地Embedding模型 - 使用`llama_index.embeddings.huggin...
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader from llama_index.core.settings import 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 ins...
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。
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。
LlamaIndex可以无需显式选择矢量存储后端直接使用,而LangChain则需要显示指定这也需要更多的信息,因为我们不确定在选择数据库时是否做出了明智的决定。 虽然LangChain和LlamaIndex都提供类似于Hugging Face的云服务(即LangSmith Hub和LlamaHub),但是LangChain把它集成到了几乎所有的功能,我们使用pull只下载一个简短的文本...
搜索并选择 GPT-J 6B Embedding FP16 型号。 选择部署并自定义部署配置。 对于此示例,需要一个 ml.g5.2xlarge 实例,这是 SageMaker JumpStart 建议的默认实例。 再次选择部署以创建端点。 端点大约需要 5-10 分钟才能投入使用。 部署嵌入模型后,为了使用 LangChain 与 SageMaker API 的集成,LLM需要创建一个函数...
LlamaIndex为定义LLM模块提供了统一的接口,无论是来自OpenAI、Hugging Face还是LangChain,这样您就不必自己编写定义LLM接口的样板代码。这个接口包括以下内容: 支持text completion 和 chat 接口 支持流式(streaming)和非流式(non-streaming)接口 支持同步(synchronous)和异步(asynchronous)接口 ...
基于Milvus + LlamaIndex 实现高级 RAG 我们实现的高级 RAG,使用了 OpenAI 的语言模型,托管于 Hugging Face的 BAAI重排模型,以及 Milvus 向量数据库。 创建Milvus 索引 fromllama_index.coreimportVectorStoreIndex fromllama_index.vector_stores.milvusimportMilvusVectorStore ...