pipinstallllama-indexpipinstalllangchain 我把从网上找到的《藤野先生》这篇文章变成了一个 txt 文件,放在了 data/index_luxun 这个目录下。 importopenai,osfromllama_indeximportGPTVectorStoreIndex,SimpleDirectoryReaderos.environ["OPENAI_API_KEY"]="your-openai-api-key"openai.api_key=os.environ.get("OPENAI...
安装LlamaIndex非常简单,只需要使用pip命令即可: pip install LlamaIndex 1. 快速入门 引入LlamaIndex 在使用LlamaIndex之前,我们需要先引入它的模块: importLlamaIndexasli 1. 创建数据 为了演示LlamaIndex的功能,我们首先创建一些示例数据。 # 创建一个包含股票价格的列表prices=[100,150,200,120,180]# 创建一个包...
pipinstallllama_index 1. 这会自动从 Python 包索引中下载并安装 llama_index。 使用示例 一旦我们安装好了 llama_index 包,我们就可以开始使用它了。下面是一些使用示例: 创建索引 首先,我们需要创建一个索引。我们可以使用llama_index.create_index函数来创建一个新的索引: importllama_index index=llama_index.c...
使用pip install qdrant-client并引入一些新的依赖项: import qdrant_client from llama_index.vector_stores.qdrant import QdrantVectorStore 现在我们将初始化Qdrant客户端,将其附加到存储上下文,并在初始化索引时将该存储上下文提供给我们的索引: client = qdrant_client.QdrantClient( path="./qdrant_data" ) vect...
Bug Description I tried installing llama_index on both Google Colab and my local machine and I am met with this wierd (but same) error. `Collecting llama-index Using cached llama_index-0.9.28.post1-py3-none-any.whl (15.8 MB) Requirement ...
pip install llama-index-core pip install llama-index-llms-dashscope pip install llama-index-indices-managed-dashscope 文件解析 准备您的知识库文件,可以将所有文件放在一个文件夹中也可以是多个独立的文件。目前支持的文件格式是docx、doc、pdf。准备好之后,使用DashScopeParse进行解析。
pip install llama-index 默认情况下,LlamaIndex使用OpenAI的gpt-3.5 turbo来创建文本,并使用text- embedting -ada-002来获取和嵌入文本。所以这里需要一个OpenAI API Key来使用这些。在OpenAI的网站上注册即可免费获得API密钥。然后在python文件中以OPENAI_API_KEY的名称设置环境变量。
根据LlamaIndex的说明,我们需要在Visual Studio Code的虚拟环境中,使用pip安装lama-index包(注意,是在活动终端而非Warp中): 下面,我需要向环境出示自己的OpenAI密钥。鉴于在IDE下运行的虚拟环境的特性,我们将其粘贴在Visual Studio Code运行项目所制作的launch.json文件中,是最安全的(当然,您可能需要创建一个OpenAI帐户...
%pip install llama_index==0.9.21 ipython-ngql nebula3-python pyvis networkx youtube_transcript_api llama-hub openai-whisper pydub 调整输出日志配置 import loggingimport syslogging.basicConfig( stream=sys.stdout, level=logging.INFO) # logging.DEBUG for more verbose outputlogging.getLogger().addH...
pip install llama-index[query_tools]为您提供混合搜索、结构化输出和节点后处理的工具 检索增强生成(RAG) LLMs在庞大的数据集上进行训练,但它们并没有接触您的数据。检索增强生成(RAG)通过将您的数据添加到LLMs已经可以访问的数据中来解决这个问题。在本文档中,您将经常看到对RAG的引用。