现在,让我们实现RetrieveQueryEngine: from llama_index import ( Document, StorageContext, VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, ServiceContext, load_index_from_storage, ) from llama_index.retrievers import RecursiveRetriever from llama_index.query_engine import RetrieverQueryEngine from llama_index.node_p...
query_engine = RetrieverQueryEngine.from_args( retriever, node_postprocessors=node_postprocessors ) 2. 完整代码 完整代码如下: importchromadb fromllama_index.coreimportVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader fromllama_index.vector_stores.chromaimportChromaVectorStore fromllama_index.coreimportStorageContext...
使用LlamaIndex,就像将as_query_engine与as_chat_engine交换一样简单: engine = index.as_chat_engine() output = engine.chat("What do I like to drink?") print(output) # "You enjoy drinking coffee." output = engine.chat("How do I brew it?") print(output) # "You brew coffee with a Ae...
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 LlamaIndex提供了一个高级API,可以简化简单的查询,非常适合常见的用例。 # Assuming 'index' is your constructed index objectquery_engine= index.as_query_engin...
我们将需要使用Llamaindex实现以下两个阶段,以向我们的RAG机制提供两个输入- 索引阶段:准备知识库。 查询阶段:利用知识库和LLM通过生成最终输出/执行最终任务来响应查询。 让我们在LlamaIndex的框架下仔细看看这些阶段。 1、索引阶段:制作知识库 LlamaIndex为提供了一套工具来创建知识库: ...
engine = index.as_query_engine( service_context=service_context, ) output = engine.query("What do I like to drink?") print(output) 使用LangChain,代码会变得很长: from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader # pip install "unstructured[md]" ...
一、LlamaIndex是什么 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)。
使用LlamaIndex 和 Llama 2-Chat 构建知识驱动的对话应用程序 从大量文本中解锁准确且富有洞察力的答案是大型语言模型 (LLM) 所实现的一项令人兴奋的功能。在构建 LLM 应用程序时,通常需要连接和查询外部数据源以为模型提供相关上下文。一种流行的方法是使用检索增强生成(RAG)来创建问答系统,该系统可以理解复杂的信息并...
LlamaIndex提供模块化结构来将其用于问答、聊天机器人或代理驱动的应用程序。 以下是LlamaIndex的组成 查询引擎:这些是端到端的管道,用于查询数据、接受自然语言查询并返回响应以及引用的上下文。 聊天引擎:它们将交互提升到会话级别,允许与数据进行来回交流。
query_engine = kg_index.as_query_engine()这种方法通过向量相似性查找 KG 实体，提取链接的文本块，并可选地探索关系。这是 LlamaIndex 的 KG 查询引擎默认的构建方式，基于索引。用起来非常简单，开箱即用，无需额外的参数。查询方法 2：基于 KG 关键词的实体检索 kg_keyword_query_engine = kg_index.as_...