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...
我们将在LlamaIndex中使用gpt-3.5-turbo大模型,嵌入模型将使用OpenAI的text-davinci-003模型。 from llama_index import ( VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, ServiceContext ) from llama_index.node_parser import SimpleNodeParser from llama_index.embeddings import OpenAIEmbedding from llama_index.llms impo...
# 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...
fromllama_index import ServiceContext, VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReaderfromllama_index.embeddings import OpenAIEmbedding embed_model=OpenAIEmbedding() service_context= ServiceContext.from_defaults(embed_model=embed_model) # optionallysetaglobalservice context to avoid passing it into other objects every...
!pip install langchain==0.0.300 llmx==0.0.15a0 openai==0.28.1 llama_index==0.8.23.post1 pypdf sentence-transformers 训练样本准备 我们当前的使用场景是QA问答场景,因此训练数据的格式最好也是问答的格式。我这里由于没有现成的问答样本(人工整理比较耗时),因此我就摘取了《明朝那些事儿》这个小说里面的...
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。
About llama-index-embeddings-openai-feedstock Feedstock license: BSD-3-Clause Home: https://llamaindex.ai Package license: MIT Summary: llama-index embeddings openai integration Development: https://github.com/run-llama/llama_index/tree/main/llama-index-integrations/embeddings/llama-index-embeddings-op...
llama_index 构建RAG 管道。第一步是选择将用于 VectorStoreIndex 的嵌入模型。我当前的实现如下所示: from llama_index.core import Settings from llama_index.llms.openai import OpenAI from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding # some other code if embedding == Embedding.OPENAI: ...
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。
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding #workflow定义 class RAGWorkflow(Workflow): @step async def indexing(self, ctx: Context, ev: StartEvent) -> StopEvent | None: #不带query参数,表示索引阶段 if not ev.get("query"): ...