fromllama_indeximportSimpleDirectoryReader,GPTVectorStoreIndex# 读取文档documents=SimpleDirectoryReader('path/to/docs').load_data()# 创建索引index=GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents)# 压缩索引index.compress() 索引剪枝 索引剪枝可以移除不常用的或低权重的嵌入,减少索引的大小。 # 剪枝操作index.prune...
参考链接：GitHub 项目地址：https://github.com/mcks2000/llm_notebooks/blob/main/notebooks/llamaindex_nebulagraph_phillies.ipynbKnowledge Graph RAG Query Engine：https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/query_engine/knowledge_graph_rag_query_engine.html#Knowledge Graph Index：https://docs.llamain...
前言最近,使用大型语言模型(LLMs)和知识图谱(KG)开发 RAG(Retrieval Augmented Generation)流程引起了很大的关注。在这篇文章中,我将使用 LlamaIndex 和 NebulaGraph 来构建一个关于费城费利斯队(Philade…
a.Root => child node of E6 => child node of E1 => find {a, b} here b.Backtrack to child node of E6 => child node of E2 (its mindist < dist(q, b)) => update the result to {a, f} c.Backtrack to child node of E6 => child node of E3 => backtrack to the root =...
In choose_chink_size.ipynb The following code: ` # create vector index llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo") service_context = ServiceContext.from_defaults(llm=llm, chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=chunk_size//5) vector_index = VectorS...
在搭建一个大模型API服务中,我们介绍了如何使用SWIFT框架搭建一个大模型API服务。在RAG实战1-5中,我们一直使用的是本地加载大模型的方式来调用大模型,本文将介绍如何在LlamaIndex中使用自己搭建的大模型API。LlamaIndex支持部分厂商的API配置,如OpenAI,但我们想使用的是自己在服务器上搭建的API服务,这个时候需要我们...
LlamaParse 是由 LlamaIndex 创建的一项技术,专门用于高效地解析和表示PDF文件,以便通过 LlamaIndex 框架进行高效检索和上下文增强,特别适用于复杂的PDF文档。它基于RAG(Rule-based Approach with Grammar)技术,能够准确地提取文本、图像、表格等元素,同时保持良好的性能。这项技术的设计初衷是为了处理那些包含嵌入式对象(...
LlamaIndex is the leading framework for building LLM-powered agents over your data. - run-llama/llama_index
llama-index-utils v0.12.0 (#16986) 4个月前 scripts Addbottom_n,package_tuple_to_str, and restrictnum_workersto 1 (#17222) 4个月前 .gitignore feat: Multimodal Node (#16962) 4个月前 .pre-commit-config.yaml remove unnecessary exclude line in pre-commit-config; update docs (#17431) ...
请注意,对于此示例,版本是必需的llama_index >=0.10.4。如果pip install --upgrade <package_name>不起作用,您可以pip uninstall <package_name>再次使用并安装所需的软件包。 1.搭建环境 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install-qU llama-index llama-index-core llama-index-embeddings...