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...
节点是LlamaIndex中数据的原子单位,表示源文档的“块”。节点具有将其与所在文档和其他节点相关联的元数据。 连接器:数据连接器(通常称为读取器)从不同的数据源和数据格式中摄取数据到文档和节点中。 索引阶段 索引:一旦摄取了您的数据,LlamaIndex将帮助您将数据索引到易于检索的结构中。这通常涉及生成矢量嵌入,这些...
LlamaIndex（以前称为GPT-Index）专门用于构建搜索和检索应用，提供了一个查询LLM并获得相关文档的直观接口...
代码如下所示: all_llamas=index.get_all_llamas()print(all_llamas)# 输出: ['Llama1', 'Llama2'] 1. 2. 序列图 下面是使用python llama_index库的序列图: User创建 LlamaIndex 对象添加羊驼到索引搜索羊驼获取所有羊驼返回搜索结果返回所有羊驼 类图 下面是python llama_index库的类图: LlamaIndex- llamas:...
pip install llama_index 1. 导入库 一旦我们安装了python llama_index库,我们就需要在我们的代码中导入它。使用以下代码行将该库导入到你的python脚本中: importllama_index 1. 使用库实现功能 现在我们已经完成了库的导入,我们可以开始使用该库来实现我们的功能了。下面是一些示例代码,帮助你了解如何使用python lla...
LlamaIndex，原名 GPT Index，是一个旨在与大型语言模型协同工作，以高效和可扩展的方式整合和查询大量...
手动添加不表示块内容的三元组可能会影响LlamaIndex中的图索引和查询，通过在节点之间引入不正确或无关的...
关于什么是workf..很多人对workflow不太了解,他是一个基于event开发的工作流。类似于一个大的WHILE循环,当我们某些事件产生了,就会触发某些步骤。这种的编程模式可以让我们的工作流中的小步骤全部解耦,不会产生
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