LlamaParse 是由 LlamaIndex 创建的一项技术,专门用于高效地解析和表示PDF文件,以便通过 LlamaIndex 框架进行高效检索和上下文增强,特别适用于复杂的PDF文档。它基于RAG(Rule-based Approach with Grammar)技术,能够准确地提取文本、图像、表格等元素,同时保持良好的性能。这项技术的设计初衷是为了处理那些包含嵌入式对象(...
from llama_index.node_parser import SimpleNodeParser # Assuming documents have already been loaded # Initialize the parser parser = SimpleNodeParser.from_defaults(chunk_size=1024, chunk_overlap=20) # Parse documents into nodes nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents) 在这个代码片段中,Sim...
前面的例子已经展示了 UnstructuredElementNodeParser 如何无缝集成到 LlamaIndex + UnstructuredIO 的数据处理流程中,体现了其在提升数据处理效率和便捷性方面的强大能力。它采用了一种简化的方法论,让原本复杂的数据提取工作变得更加易于掌握。 鉴于LlamaIndex 提供了多种索引类型和检索技术,探索不同的选项以找到最适合你...
LlamaParse 是由 LlamaIndex 创建的一项技术,专门用于高效地解析和表示PDF文件,以便通过 LlamaIndex 框架进行高效检索和上下文增强,特别适用于复杂的PDF文档。它基于RAG(Rule-based Approach with Grammar)技术,能够准确地提取文本、图像、表格等元素,同时保持良好的性能。这项技术的设计初衷是为了处理那些包含嵌入式对象(...
为了将文档解析为节点,LlamaIndex提供了NodeParser类。这些类有助于自动地将文档的内容转换为节点,遵循一个特定的结构,可以在索引构造和查询中进一步利用。 下面是如何使用SimpleNodeParser将文档解析为节点: from llama_index.node_parser import SimpleNodeParser ...
documents = SimpleDirectoryReader("D:\GitHub\LEARN_LLM\LlamaIndex\data").load_data() 这是LlamaIndex 中最容易使用的一个文件夹加载器。它会读取传入的文件夹路径中的所有文件,可以读取各种格式,包括Markdown、PDF、Word、PowerPoint、图像、音频和视频等。
为了将文档解析为节点,LlamaIndex提供了NodeParser类。这些类有助于自动地将文档的内容转换为节点,遵循一个特定的结构,可以在索引构造和查询中进一步利用。 下面是如何使用SimpleNodeParser将文档解析为节点: fromllama_index.node_parserimportSimpleNodeParser
LlamaIndex与传统的数据处理方式相比,引入了一系列创新和独特的作用,特别是在处理、索引和检索大规模文本数据方面。 高级数据抽象:LlamaIndex通过Document和Node提供了高级的数据抽象,使得复杂数据结构的构建和管理变得更加简单直观。 灵活的数据连接器:它提供了广泛的数据连接器支持,能够轻松接入多种数据源,如文件系统、数...
为了将文档解析为节点,LlamaIndex提供了NodeParser类。这些类有助于自动地将文档的内容转换为节点,遵循一个特定的结构,可以在索引构造和查询中进一步利用。 下面是如何使用SimpleNodeParser将文档解析为节点: fromllama_index.node_parserimportSimpleNodeParser
第四步,将解析器集成为 SimpleDirectoryReader 中的默认 PDF 加载器: import nest_asyncio nest_asyncio.apply() from llama_parse import LlamaParse from llama_index.core import SimpleDirectoryReader parser = LlamaParse( api_key="llx-...", # 也可以在环境变量中设置为 LLAMA_CLOUD_API_KEY ...