以下是一个基于 LlamaIndex 构建文档问答系统的基础代码示例,整合了多个来源的最佳实践: 1. 环境准备 # 安装核心依赖包(需Python 3.8+) pip install llama-index-core python-dotenv openai 1. 2. 2. 初始化配置 from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader from dotenv import load_dot...
在Llamaindex中使用阿里云百炼提供的检索增强服务。 开始 前提条件 您需要已获取API Key并配置API Key到环境变量。 如果需要指定业务空间,还要获取指定业务空间的“业务空间ID”。具体操作,请参见如何使用业务空间。 在Python编程工具的终端中执行以下命令安装DashScopeCloudIndex的安装包(您的Python版本要求:>=3.8 且 ...
python -c "from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding; print('HuggingFaceEmbedding imported successfully')" # 如果验证成功,重新运行测试脚本 python llamaindex_RAG.py 代码继续报错 则对llamaindex_RAG.py文件修改代码 import os os.environ['NLTK_DATA'] = '/root/nltk_data' from ...
storage_context=StorageContext.from_defaults(docstore=SimpleDocumentStore(),vector_store=SimpleVectorStore(),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...
在使用LlamaIndex之前,需要先进行安装和配置。以下是安装LlamaIndex的基本步骤: 安装Python环境:确保系统中已经安装了Python环境。LlamaIndex支持Python 3.x版本。 安装LlamaIndex:可以使用pip工具进行安装。在命令行中输入以下命令: pip install llamaindex 配置索引:在安装完成后,需要配置索引。这包括指定索引存储的路径、...
今天为大家分享一个超强的 Python 库 - llama_index。 Github地址:https://github.com/run-llama/llama_index 在信息检索和文本处理领域,索引技术扮演着至关重要的角色。高效的索引系统能够快速检索大量数据,从而提高查询效率。Python的llama_index库是一种轻量级的索引和检索工具,适用于处理结构化和非结构化数据。它...
五、如何使用 LLamaIndex 构建和查询本地文档索引 接下来我们就用LlamaIndex来实现构建外部文档索引进行检索,不过,我们不需要从零开始编写代码。因为这种模式非常常见,有人已经为它编写了一个开源Python包,名为llama-index。因此,在此例中我们可以直接使用这个软件包,并通过几行代码来测试它是否能够回答与鲁迅先生所写...
( es_url="http://localhost:9200", index_name="spring-ai-index-test" ) @app.route('/add') def upload_form(): return render_template('upload.html') @app.route('/') def chat_html(): return render_template('chat.html') @app.route('/chat') def chat(): q = request.args.get(...
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LlamaIndex 是一个基于 LLM(大语言模型)的应用程序数据框架,适用于受益于上下文增强的场景。 这类LLM 系统被称为 RAG(检索增强生成)系统。 LlamaIndex 提供了必要的抽象层,以便更容易地摄取、结构化和访问私有或特定领域的数据,从而安全可靠地将这些数据注入 LLM 中,以实现更准确的文本生成。