现在,我们可以使用pip来安装llama_index。在终端中输入以下命令: pip install llama_index 1. 这将下载并安装llama_index库及其所有依赖项。 代码注释 步骤二:检查Python版本 python--version 1. 这行代码用于检查当前Python的版本。 步骤三:安装pip python-m ensurepip--upgrade--default-pip 1. 这行代码用于安装...
fromllama_indeximportLlamaIndex# 创建索引对象index = LlamaIndex()# 添加文档到索引documents = {"doc1":"这是第一篇文档的内容。","doc2":"这是第二篇文档的内容。","doc3":"这是第三篇文档的内容。"}fordoc_id, contentindocuments.items(): index.add_document(doc_id, content)# 检索文档results...
在命令行中输入以下命令: python--version 1. 如果安装成功,你将看到Python的版本信息。 步骤5:安装LlamaIndex库 使用以下命令安装LlamaIndex库: pipinstallLlamaIndex 1. 这会自动下载并安装LlamaIndex库。 步骤6:验证LlamaIndex是否安装成功 在Python交互环境中,输入以下代码进行验证: importLlamaIndex 1. 如果没有...
```python # 示例代码:构建索引 from llama_index import GPTSimpleVectorIndex documents = [doc['context'] for doc in dataset['train']] index = GPTSimpleVectorIndex(documents) ``` 查询索引:当用户提出问题时,通过索引检索答案。 python # 示例代码:查询索引 query = '什么是量子计算?' response = i...
本文将指导您在 Python 中使用LlamaIndex实现简单和高级的 RAG 管道。 pip install llama-index 在本文中,我们将使用LlamaIndexv0.10。如果您是从较旧的 LlamaIndex 版本升级,则需要运行以下命令才能正确安装和运行 LlamaIndex: pip uninstall llama-index LlamaIndex 提供了一个选项,可以将矢量嵌入本地存储在 JSON...
LlamaIndex (GPT Index) is a data framework for your LLM application. Building with LlamaIndex typically involves working with LlamaIndex core and a chosen set of integrations (or plugins). There are two ways to start building with LlamaIndex in Python: ...
开始使用LlamaIndex 如果您想直接上手LlamaIndex,其快速的开始链接--https://docs.llamaindex.ai/en/stable/getting_started/installation/,给出了“5行代码”入手法。 在Mac上,我选择使用Visual Studio Code来安装并运行Python 3。为此,我会打开一个Warp终端,并输入如下命令: ...
pyvis：能够使用最少的 Python 代码快速生成可视化网络图。networkx：用于研究图和网络。youtube_transcript_api：这是一个 Python API，允许你获取 YouTube 视频的剧本/字幕。openai-whisper：openAI 提供的语言库 %pip install llama_index==0.9.21 ipython-ngql nebula3-python pyvis networkx youtube_transcript_...
然后运行python文件 conda activate llamaindex cd ~/llamaindex_demo/ python test_internlm.py 回答结果是他不知道 显然,对于超过大模型能力范围的新知识,它也是无能为力 3.2 使用 API+LlamaIndex 现在尝试用LlamaIndex RAG方案。 运行以下命令,获取关于Xtuner的知识,其实就是从github上面把xtuner的中文readme文件...
这些代码片段清楚地说明了这两个框架的不同抽象级别。LlamaIndex用一个名为“query engines”的方法封装了RAG管道,而LangChain则需要更多的内部组件:包括用于检索文档的连接器、表示“基于X,请回答Y”的提示模板,以及他所谓的“chain”(如上面的LCEL所示)。