创建新llamaindex_RAG.py文件 cd ~/llamaindex_demo touch llamaindex_RAG.py import os os.environ['NLTK_DATA'] = '/root/nltk_data' from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader from llama_index.core.settings import Settings from llama_index.embeddings.huggingface import Hugging...
LlamaIndex 是一个基于LLM的应用程序的数据框架,该应用程序受益于上下文增强,是典型的RAG系统。LlamaIndex 提供了必要的抽象,可以更轻松地摄取、构建和访问私有或特定领域的数据,以便将这些数据安全可靠地注入 LLM 中,以实现更准确的文本生成。 如果对比RAG综述里面关于RAG的描述,显然llamaIndex属于Modular RAG的范畴。
vector_index=VectorStoreIndex(nodes,service_context=service_context)vector_index.storage_context.persist(persist_dir=f"./data/{wiki_title}")else:vector_index=load_index_from_storage(StorageContext.from_defaults(persist_dir=f"./data/{wiki_title}"),service_context=service_context,)# build summary ...
LlamaIndex作为一个专为LLM(大型语言模型)应用设计的数据框架,为RAG系统的构建提供了强有力的支持。本文将详细介绍如何使用LlamaIndex框架搭建RAG应用的基础实践。 一、LlamaIndex框架简介 LlamaIndex(原名GPT Index)是一个专为LLM应用设计的数据框架,它负责数据的摄取、结构化以及访问。通过LlamaIndex,开发者可以轻松地...
想知道如何利用Amazon Llama Index构建革命性的RAG管道,将外部数据源与语言模型相结合,生成更准确、更相关的生成式AI响应吗?本期教程将带你了解如何用Amazon Llama Index构建基本和高级的RAG管道,通过预处理文档、索引向量和处理用户查询来优化你的生成式AI工作流程。 *上述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务仅...
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术 在大模型爆发的时代,快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成(RAG)技术,结合了传统的信息检索和最新的大语言模型(LLM),不仅能够回答复杂的查询,还能在此基础上生成信息丰富的内容。
LlamaIndex是一个专为构建大模型RAG应用开发的数据框架。它提供了构建和部署基于RAG的AI Agent的便捷工具和框架,使开发者能够轻松地将外部知识库与语言模型相结合,实现检索增强生成的功能。LlamaIndex的架构主要包括以下几个部分:数据连接器:负责将来自不同数据源的不同格式的数据注入,并转换为LlamaIndex支持的文档(Docu...
Llama Index是一个专为上下文增强场景设计的应用程序数据框架,它支持Python和TypeScript,能够轻松摄取、结构化和访问私有或特定领域的数据,进而提升LLM的文本生成准确性。Llama Index提供了数据连接器、数据索引、查询引擎等一系列工具,帮助用户快速构建生产级的RAG系统。rag...
LlamaIndex是构建LLM(大型语言模型)应用的领先数据框架。LlamaIndex为构建RAG(检索增强生成)应用的各个阶段提供了抽象。像LlamaIndex和LangChain这样的框架提供了抽象层,使得应用程序不会紧密绑定到任何特定LLM的API上。 Elasticsearch是由Elastic提供的一项服务。Elastic是Elasticsearch背后的行业领导者,这是一个支持全文搜索以...
通过在代理之间协作分解检索和排序,可以从不同的角度优化相关性。结合阅读和编排代理,它支持可伸缩的多角度RAG。 模块化架构允许工程师跨专门代理组合不同的检索技术。 Llama index的多代理 RAG Llama index概述了使用多代理RAG的具体示例: 文档代理——在单个文档中执行QA和摘要。