LlamaIndex是一个专为构建RAG应用程序而设计的Python库,它专注于数据层,并提供了从基础到高级的检索策略,以帮助开发者在RAG流程中实现精准检索。 RAG应用:LlamaIndex通过其retrievers模块提供了一系列的检索策略,这些策略可以帮助开发者在构建RAG应用时实现高效的信息检索。此外,LlamaIndex支持多种存储后端,使得开发者可以...
“可以将 LlamaIndex 视为外部数据和 LLM 连接在一起的黑匣子。”在 Zilliz 组织的网络研讨会中,LlamaIndex 的联合创始人兼首席执行官 Jerry Liu 曾这样说道。 对于Jerry Liu 的这个比喻,熟悉 LLMs 的开发者会觉得颇为贴切,尤其是对于那些想要用私有数据要训练自己大模型的开发者而言,LlamaIndex 绝对是提升大模型...
LlamaIndex最近发布了一个开源工具,它允许开发人员开发基本的RAG应用程序,几乎不需要编写代码。虽然目前仅限于单个文件的使用,但未来的增强功能可能包括对多个文件和矢量数据库的支持。 这个名为RAG的项目建立在Streamlit web应用程序框架和LlamaIndex之上,LlamaIndex是一个强大的Python库,对RAG特别有用。如果开发人员熟悉G...
LlamaIndex 的优势：在搜索和检索任务上表现出色，提供快速的数据检索和无缝的数据索引功能。Haystack 的优...
LlamaIndex是专门为索引和检索矢量数据而设计的,使其成为RAG管道的重要组成部分。 pip install llama-index 此命令安装LlamaIndex库,使您能够为矢量数据创建和管理索引。 RAG Pipeline如下图所示: 构建LLM RAG管道包括几个步骤:初始化Llama-2进行语言处理,使用PgVector建立PostgreSQL数据库进行矢量数据管理,以及创建集成Ll...
向量存储是增强生成(RAG)中检索的关键组成部分,因此在使用 LlamaIndex 创建几乎每个应用时,您将直接或间接地使用它们。 使用向量存储的最简单方法是加载一组文档并使用VectorStoreIndex.from_documents(documents)构建索引 当你使用from_documents时,你的文档会被分割成块并解析成Node对象,这些对象是对文本字符串的轻量...
使用API+LlamaIndex RAG 问答测试 任务3 1 什么是RAG RAG(Retrieval Augmented Generation)是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的技术,旨在通过利用外部知识库来增强大型语言模型(LLMs)的性能。它通过检索与用户输入相关的信息片段,并结合这些信息来生成更准确、更丰富的回答。 2 RAG的工作原理 RAG(Retrieva...
本项目是针对RAG中的Retrieve阶段的召回技术及算法效果所做评估实验。使用主体框架为LlamaIndex. - percent4/embedding_rerank_retrieval
llama_index(@jerryjliu0):如果你想要一个有趣的周末项目,围绕Agentic RAG技术,可以查看@AdiDror6制作的教程视频,展示如何构建一个AI交易助手。由@llama_index代理/工具/RAG抽象支持,该助手可以执行以下操作:获取投资组合价值、股票的当前价格、股票图表、未完成订单数量,下单、取消订单,以及通过向量搜索以前的新闻来...
8.3 通过LlamaIndex的ReAct RAG Agent实现花语秘境财报检索书名: 大模型应用开发:动手做AI Agent 作者名: 黄佳 本章字数: 205字 更新时间: 2024-09-05 17:12:23首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读00:04:58 摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读 ...