from llama_index.llms.ollama import Ollama documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data() # bge-base embedding model Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="BAAI/bge-base-en-v1.5") # ollama Settings.llm = Ollama(model="llama3", request_timeout=360.0) index = Vecto...
definsert_data(conn,text,embedding,is_question):c=conn.cursor()c.execute("INSERT INTO embeddings (text, embedding, is_question) VALUES (?, ?, ?)",(text,sqlite3.Binary(np.array(embedding).tobytes()),is_question))conn.commit() 1.利用 Ollama 构建基础图谱通过 Ollama 的简单命令,你可以将...
MetadataMode from llama_index.vector_stores.qdrant import QdrantVectorStore from llama_index.embeddings.ollama import OllamaEmbedding from llama_index.llms.ollama import Ollama from llama_index.core.retrievers import VectorIndexRetriever from llama_index.core.indices.query.query_transform import HyDEQuer...
利用Ollama 使用本地 LLM 和 embedding模型 利用Docker 运行的本地 Weaviate 向量数据库实例 所有的组件都是本地的、开源的,不需要任何 API 密钥! 使用Ollama 设置本地语言模型 第一步:下载和安装Ollama 从官方网站下载适用于你的操作系统的 Ollama 版本,这里我们选择Linux系统。 复制下载页面的命令,在linux终端...
logger.info("initializing the OllamaEmbedding")embed_model=OllamaEmbedding(model_name='mxbai-embed-large',base_url='<http://localhost:11434>')logger.info("initializing the global settings")Settings.embed_model=embed_model Settings.llm=Ollama(model="llama3",base_url='<http://localhost:11434>...
以下是一个使用 Ollama Embeddings 的简单示例代码。请注意,示例中使用了中转API地址http://api.wlai.vip来调用大模型,确保在国内网络环境下可以正常访问。 # 安装所需的包 !pip install llama-index-embeddings-ollama from llama_index.embeddings.ollama import OllamaEmbedding ...
我们通过resolve_embed_model使用 BAAI/bge-small-en-v1.5 模型,它解析为我们库中的HuggingFaceEmbedding类。同时,我们使用 Ollama LLM 封装来加载 mistral 模型。 查询数据 向starter.py添加以下代码: query_engine =index.as_query_engine() response= query_engine.query("What did the author do growing up?"...
LlamaIndex 是一个数据框架,用于基于大型语言模型(LLM)的应用程序来摄取、构建和访问私有或特定领域的数据。 LlamaIndex由以下几个主要能力模块组成: 数据连接器(Data connectors):按照原生的来源和格式摄取你的私有数据,这些来源可能包括API、PDF、SQL等等(更多)。
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding import time # 1. 指定全局llm与embedding模型 # 这里指定了使用gpt-4o模型,然后同时指定了使用text-embedding-3-small向量化模型, #然后指定了生成的向量要是512维度的EMBEDDING_DIM是上面定义的. ...
人工智能_大模型089_大语言模型开发框架_LlamaIndex004_RAG实现_检索后重排序封装_单轮多轮回答封装_自定义底层Prompt_LLM_Embedding---人工智能工作笔记0234,然后我们给指定的这个text-embedding-3-small向量化模型,在对内容进行向量化的时候,使用512维进行向量化.。当然