LlamaIndexSettings是一个配置对象,为 LlamaIndex 应用程序中的索引和查询操作提供常用资源和设置。它充当单例对象,因此它允许LLM设置全局配置,同时还允许LLM通过将特定组件直接传递到使用它们的接口(例如 LLM、嵌入模型)来本地覆盖特定组件。当未显式提供特定组件时,LlamaIndex 框架会回退到对象中定义的设置Settings作为...
from llama_index.core import Settings # bge embedding model Settings.embed_model = embed_model # Llama-3-8B-Instruct model Settings.llm = llm 创建索引 index = VectorStoreIndex.from_documents( documents, ) 创建查询引擎 query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=3) 查询 response =...
打开llamaindex_RAG.py贴入以下代码 from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM #初始化一个HuggingFaceEmbedding对象,用于将文本转换为向量表示 embed_model ...
# LLMllm= ChatOpenAI(model_name="gpt-4-1106-preview", temperature=0, streaming=True)# Embedding Modelembed_model = OpenAIEmbedding(model="text-embedding-3-small", embed_batch_size=100)# Set Llamaindex ConfigsSettings.llm = llmSettings....
Settings.embed_model = embed_model 然后利用LlamaIndex的索引和检索功能为文档定义单独的查询引擎。 #Building Indexes for each of the Documents try: storage_context = StorageContext.from_defaults( persist_dir="./storage/lyft" ) lyft_index = load_index_from_storage(storage_context) ...
我们在index.py中定义了一个名为get_documents_from_file的函数,它读取json文件并创建一个文档列表。文档对象是LlamaIndex处理信息的基本单位。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # index.pyimportjson,osfromllama_index.coreimportDocument,Settingsfromllama_index.core.node_parserimportSente...
LlamaIndex 是一个RAG检索增强生成框架, 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。 引入新知识时,RAG效果比fine tune好,可控性更强。RAG将新知识注入预训练的语言模型,通过简化问题来减少幻觉。
Settings.llm=llm Settings.embed_model=embed_model 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 然后利用LlamaIndex的索引和检索功能为文档定义单独的查询引擎。 #Building Indexes for each of the Documents try: storage_context=StorageContext.from_defaults( ...
LlamaIndex LlamaIndex是一个编排框架，用于简化将私有数据与公共数据集成以构建使用大型语言模型（LLMs）...
Settings.llm = llm #从指定目录读取所有文档,并加载数据到内存中 documents = SimpleDirectoryReader("/data/coding/demo/data").load_data() #创建一个VectorStoreIndex,并使用之前加载的文档来构建索引。 # 此索引将文档转换为向量,并存储这些向量以便于快速检索。