LlamaIndex 是一个基于 LLM(大语言模型)的应用程序数据框架,适用于受益于上下文增强的场景。 这类LLM 系统被称为 RAG(检索增强生成)系统。 LlamaIndex 提供了必要的抽象层,以便更容易地摄取、结构化和访问私有或特定领域的数据,从而安全可靠地将这些数据注入 LLM 中,以实现更准确的文本生成。 它支持 Python(本文档...
https://huggingface.co/stabilityai/stablelm-tuned-alpha-3bhttps://docs.llamaindex.ai/en/stable/api_reference/llms/huggingface.htmlhttps://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama_index/prompts/default_prompts.pyhttps://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama_index/prompts/chat...
我们可以构建GPTDocumentSummaryIndex一组文档,并传入一个ResponseSynthesizer对象来合成文档的摘要。 代码语言:javascript 复制 from llama_indeximport(SimpleDirectoryReader,LLMPredictor,ServiceContext,ResponseSynthesizer)from llama_index.indices.document_summaryimportGPTDocumentSummaryIndex from langchain.chat_modelsimportC...
如果你不想使用OpenAI,也可以使用LlamaCPP和llama2-chat-13B来创建文本,使用BAAI/ big -small-en来获取和嵌入。这些模型都可以离线工作。要设置LlamaCPP,请按照Llamaindex的官方文档进行设置。这将需要大约11.5GB的CPU和GPU内存。要使用本地嵌入,需要安装这个库: pip install sentence-transformers 创建Llamaindex文档 ...
在上一篇博客:父文档检索器中我们介绍了langchain中的两种父文档检索方式即:“检索完整文档”和“检索较大的文档块”。今天我们要介绍llamaIndex中与langchain的父文档检索有点相似的检索方法即“从小到大的检索”。 一、LlamaIndex 简介 LlamaIndex是一个用于连接大语言模型(LLMs)和外部数据源的数据框架,它可以让LL...
以下是一个简单的代码示例,展示如何使用 Llama-Index 进行文本检索: fromllama_indeximportGPTVectorStoreIndex# 创建索引index=GPTVectorStoreIndex()# 添加文档doc1="这是一个关于Llama-Index的介绍。"doc2="这是另一个关于Llama-Index的使用案例。"index.add_documents([doc1,doc2])# 检索文档query="Llama-Ind...
LlamaIndex为初学者、高级用户和介于两者之间的所有人提供工具。 我们的高级API允许初学者用户只需五行代码就可以使用LlamaIndex来进行数据摄取和查询。 对于更复杂的应用程序,我们的低级API允许高级用户自定义和扩展任何模块-数据连接器、索引、检索器、查询引擎、重新排序模块-以满足他们的需求。
LlamaIndex是一个针对特定语料检索的GPT项目,它的主要作用是将原始语料数据转换成基于向量的索引,从而实现高效检索。以下是LlamaIndex的配置步骤: 安装LlamaIndex首先,需要安装LlamaIndex项目。可以使用pip3命令进行安装: pip3 install llama-index 注意,LlamaIndex项目依赖于langchain模块,因此需要确保langchain模块已正确安...
LlamaIndex作为一个专为LLM应用设计的数据框架,为私有或特定领域数据的处理提供了强大的支持。通过其丰富的数据连接器、高效的索引引擎以及灵活的查询和聊天引擎,LlamaIndex让文档查询变得简单高效。无论你是开发者还是企业用户,都可以从中受益良多。如果你正在寻找一个能够简化文档查询流程的工具,那么LlamaIndex无疑是一...
什么是LlamaIndex ? LlamaIndex是一个数据框架,用于让基于LLM的应用程序摄取、结构化和访问私有或领域特定的数据。它提供Python和Typescript版本。 LLMs提供了人类和数据之间的自然语言接口。广泛可用的模型预先训练了大量公开可用的数据,如维基百科、邮件列表、教科书、源代码等。然而,虽然LLMs在大量数据上进行了训练,...