然后,我创建了一个LLAMA.cpp实例,并设置了一些参数,如模型路径、温度、最大生成token数量等: from llama_index import ServiceContext from llama_index.llms import LlamaCPP from llama_index.llms.llama_utils import messages_to_prompt, completion_to_prompt llm = LlamaCPP(model_path="/gguf/baichuan2-7b...
在定义好节点后,会根据需要将节点的文本通过文本分割器拆分成token,这里可以使用llama_index.text_splitter中的senencesplitter、TokenTextSplitter或CodeSplitter。例子: SentenceSplitter: import tiktoken from llama_index.text_splitter import SentenceSplitter text_splitter = SentenceSplitter( separator=" ", chunk_s...
无法使用 Llama CPP 和 Llama-index 发送多个输入问题描述 投票:0回答:1我正在使用带有 llama-index 的 Mistral 77b-instruct 模型并使用 llamacpp 加载模型,当我尝试运行多个输入或提示(打开 2 个网站并发送 2 个提示)时,它给了我以下错误: **GGML_ASSERT: D:\a\llama-cpp-python\llama-cpp-python\...
index_store=SimpleIndexStore(), ) 使用索引查询数据 在使用LlamaIndex建立了结构良好的索引之后,下一个关键步骤是查询该索引,本文的这一部分将说明查询LlamaIndex中索引的数据的过程和方法。 1、高级查询API LlamaIndex提供了一个高级API,可以简化简单的查询,非常适合常见的用例。 # Assuming 'index' is your const...
如果你不想使用OpenAI,也可以使用LlamaCPP和llama2-chat-13B来创建文本,使用BAAI/ big -small-en来获取和嵌入。这些模型都可以离线工作。要设置LlamaCPP,请按照Llamaindex的官方文档进行设置。这将需要大约11.5GB的CPU和GPU内存。要使用本地嵌入,需要安装这个库: ...
如果你不想使用OpenAI,也可以使用LlamaCPP和llama2-chat-13B来创建文本,使用BAAI/ big -small-en来获取和嵌入。这些模型都可以离线工作。要设置LlamaCPP,请按照Llamaindex的官方文档进行设置。这将需要大约11.5GB的CPU和GPU内存。要使用本地嵌入,需要安装这个库: ...
如果你不想使用OpenAI,也可以使用LlamaCPP和llama2-chat-13B来创建文本,使用BAAI/ big -small-en来获取和嵌入。这些模型都可以离线工作。要设置LlamaCPP,请按照Llamaindex的官方文档进行设置。这将需要大约11.5GB的CPU和GPU内存。要使用本地嵌入,需要安装这个库: ...
如果你不想使用OpenAI,也可以使用LlamaCPP和llama2-chat-13B来创建文本,使用BAAI/ big -small-en来获取和嵌入。这些模型都可以离线工作。要设置LlamaCPP,请按照Llamaindex的官方文档进行设置。这将需要大约11.5GB的CPU和GPU内存。要使用本地嵌入,需要安装这个库: ...
要解决Mistra-7b模型添加重复BOS令牌的问题，这会导致警告并在使用TreeSummarize和llamacpp时超过上下文窗口...
llama-cpp-agent 兼容llama.cpp 以及llama-cpp-python服务的llm工具 包含的特性 使用简单 结构化输出 单个或者并行函数调用 rag 能力 agent chain 基于grammars 以及json schema 的处理,可以确保大部分7b 的llm 可以支持