这是一个著名的“五行代码”起步示例,使用本地 LLM(大语言模型)和嵌入模型。我们将使用 BAAI/bge-small-en-v1.5 作为嵌入模型,通过 Ollama 服务的 Mistral-7B 作为 LLM。 下载数据 本示例使用 Paul Graham 的文章《What I Worked On》文本。您可以在我们仓库的examples文件夹中找到这篇及其他多个示例。 最简便...
树摘要模式使用summary_template提示尽可能多地查询LLM,直到所有连接的文本块都被查询,生成多个答案,这些答案本身被视为文本块,递归地用于树摘要llm调用,直到只剩下一个文本块和一个最终答案 1、尽可能多地链接文本块,使其适应上下文窗口大小,使用summary_template提示进行查询,并根据需要拆分(使用TokenTextSplitter和一些...
if not os.path.exists("index_data2"): # 建立索引并在本地持久化vector_index_chunk = VectorStoreIndex(all_nodes) vector_index_chunk.storage_context.persist('index_data2') else: storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir='index_data2') vector_index_chunk = load_index_from_s...
- 概述:虽然文章未具体描述`llama-index`的功能和特性,但可以推断这是一个用于集成不同LLM和Embedding模型,以支持检索增强型生成功能的框架。 ### 加载本地Embedding模型 - 使用`llama_index.embeddings.huggingface.HuggingFaceEmbedding`加载Hugging Face模型作为嵌入模型。 - 提供了GPU和CPU两种加载方式,并建议用户在...
llamaindex整合modelscope本地模型,启动报错Traceback (most recent call last): File "E:\soft\anaconda3\envs\qwen1\lib\site-packages\modelscope\utils\registry.py", line 211, in build_from_cfg return obj_cls(**args) File "E:\soft\anaconda3\envs\qwen1\lib\site-packages\modelscope\pipelines...
LlamaIndex 是ChatGPT的第三方工具,以前叫GPTIndex,其名称中的llama是羊驼🦙的意思(俗称grass mud horse🦙),从新版本开始不仅支持文本处理,还支持大语言模型的多模态处理功能。 文本处理功能:可以通过LlamaIndex调用ChatGPT分析多种格式的本地文本,比如分析一篇课文,一本教材,一个专题文本库,或者你自己创建的某一...
首先,用户需要将本地PDF文档进行预处理,包括格式转换、去重、清洗等操作,以确保数据质量。接着,通过LlamaIndex对这些文档进行索引,建立起一个高效、可搜索的文档库。 2. 知识抽取 在文档库的基础上,利用自然语言处理(NLP)技术,对文档进行实体识别、关系抽取等操作,从而提取出文档中的关键信息。这些信息将被用于构建...
1、用本地LLM创建聊天机器人 第一个任务是制作一个聊天机器人,并且使用本地的LLM。 虽然是本地,但是我们让LLM在独立的推理服务器中运行,这样可以避免重复使用,2个框架直接使用同一服务即可。虽然LLM推理API有多种模式,但我们这里选择与OpenAI兼容的模式,这样如果切换成OpenAI的模型也不需要修改代码。
LlamaIndex本地模型 打开tetsite/members/views.py视图文件,新增一个方法视图: defllamaIndexSearch(request): 加载文档 documents=SimpleDirectoryReader("data").load_data() 设置嵌入模型 embed_model=HuggingFaceEmbedding(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2") ...