1.1 RAG技术原理 检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)通过以下流程突破传统LLM的局限: 用户问题 → 知识库检索 → 上下文注入 → LLM生成答案 相较于直接生成,RAG使回答准确性平均提升57%,幻觉率降低83%。 1.2 LlamaIndex核心组件 二、环境配置与基础操作 2.1 安装与依赖管理 # 基础
简单来说,RAG 技术就是通过外部给模型加信息的办法,让模型符合预期。 四、实战环节 1、新建开发机,选择30%算力 2、创建新的conda环境,命名:llamaindex conda create -n llamaindex python=3.10 3、查看本地环境 conda env list 4、运行 conda 命令,激活 llamaindex conda activate llamaindex 5、安装python 依赖...
支持多种数据源，包括文件、API、数据库等；提供多种索引类型，如向量索引、树索引等，可根据不同场景选择合适的索引；具有简单易用的 API，能快速构建 RAG 应用。LlamaIndex目前分为LlamaIndex.TS （JavaScript/TypeScript 版本）和 LlamaIndex （Python 版本）。一、核心组件 1.数据加载器（Data Loaders）：支持从...
通过使用 Ollama、Python 和 ChromaDB 等工具设置本地 RAG 应用程序,您可以享受高级语言模型的好处,同时保持对数据和自定义选项的控制。 图形处理器 运行大型语言模型 (LLM),如 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 中使用的模型,需要强大的计算能力。图形处理单元 (GPU) 是实现在这些模型中高效处理和嵌入数据的关...
使用Llama-3 在本地运行自己的 RAG 应用程序 步骤1:设置 Streamlit 应用程序 首先,让我们设置 Streamlit 应用程序的基本结构。创建一个名为 的新 Python 文件并添加以下代码: import streamlit as stimport ollamafrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain_community.document_loa...
【2025最新RAG完整教程】DeepSeek+Ollama+RAG+Python,打造专属行业大模型(附源码)共计5条视频,包括:01 RAG知识库.mp4、02 整体架构.mp4、03 分块和向量化.mp4等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
步骤1:安装 Python 3 并设置环境 要安装和设置我们的 Python 3 环境,请按照以下步骤操作:在您的机器上下载并设置 Python 3。然后确保您的 Python 3 安装并成功运行: $ python3 --version# Python 3.11.7 为您的项目创建一个新文件夹,例如 local-rag: ...
RAG 系统示例 在本示例中,我将使用 langchain、Redis、llama.cpp 构建一个 kubernetes 知识库问答。 langchain 是一个工具包,Redis 被我用作向量数据库,llama.cpp 是一个开源的加载大语言模型的运行时程序。 我在本地使用了 Docker 容器环境进行开发,通过以下 docker-compose 文件拉取依赖的服务: version: "3.9...
# 启动命令iface.launch() 代码保存后在命令行中输入python + QAmachine.py即可运行代码,点击端口链接进入网页端的问答机器人界面~ 这里我用“china daily”的一篇新闻报道进行测试,内容准确度十分高,这很RAG,更多本地LLM的玩法使用之后会一一拓展,Bye~
使用Llama-3在本地运行自己的RAG应用程序的分步指南 步骤1:设置Streamlit应用程序 首先,让我们设置Streamlit应用程序的基本结构。创建一个名为app.py的新Python文件并添加以下代码: import streamlit as st import ollama from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter ...