在加载完数据后,我们需要使用Llama-Index构建文本的索引。索引可以帮助我们快速定位文本中的词语,以便进行后续的Embedding操作。在构建索引时,我们可以选择使用Llama-Index提供的MetadataMode来指定索引的元数据信息。 微调Embedding模型 在构建完索引后,我们就可以开始进行Embedding模型的微调了。在微调过程中,我们需要使用GPU...
# creating OpenAI gpt-3.5-turbo LLM and OpenAIEmbedding model llm = OpenAI(model=llm_model, temperature=temperature) embed_model = OpenAIEmbedding() # creating the service context sentence_context = ServiceContext.from_defaults( llm=llm, embed_model=embed_model, node_parser=node_parser, ) ...
LlamaIndex 使用 embeddings 来将数据转换为适合语言模型处理的形式。 定义: Embeddings 是一种表示技术,用于将文本转换为固定长度的向量。这些向量在向量空间中表示文本的语义。 用途: Embeddings 通常用于文本分类、相似性计算、聚类等任务。 常用的 embedding 模型包括: Word2Vec GloVe BERT Sentence Transformers 2. ...
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding from llama_index.llms.ollama import Ollama documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data() # bge-base embedding model Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="BAAI/bge-base-en-v1.5") # ollama Settings.llm = ...
Embedding:OpenAI VectorDB:ElasticSearch 官方代码示例如下: # 1.构建向量数据库存储对象实例vector_store = ElasticsearchStore( index_name="my_index", es_url="http://localhost:9200", ) storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)# 加载本地的数据集documents = SimpleDirector...
安装LlamaIndex 核心组件、DashScopeEmbedding 以及相关依赖。 pip install llama-index-core pip install llama-index-embeddings-dashscope pip install llama-index-readers-file pip install docx2txt 支持的模型 MTEB、CMTEB是 Embedding模型的通用评估指标,数值越大,模型效果越好。
QA对话目前是大语言模型的一大应用场景,在QA对话中,由于大语言模型信息的滞后性以及不包含业务知识的特点,我们经常需要外挂知识库来协助大模型解决一些问题。在外挂知识库的过程中,embedding模型的召回效果直接影响到大模型的回答效果,因此,在许多场景下,我们都需要微调我们的embedding模型来提高我们的召回效果。下面,我们...
有许多嵌入模型可以选择。默认情况下,LlamaIndex使用OpenAI的text-embedding-ada-002。llama-index还支持Langchain提供的任何嵌入模型,以及提供一个易于扩展的基类,用于实现您自己的嵌入。 在LlamaIndex中,最常见的是在ServiceContext对象中指定嵌入模型,然后在向量索引中使用。在索引构建过程中,将使用嵌入模型来嵌入文档,以...
使用modelscope的embedding模型(包含下载)self.embed=pipeline(Tasks.sentence_embedding,model=self.model_id)exceptImportErrorase:raiseValueError("Could not import some python packages.""Please install it with `pip install modelscope`.")fromedef_get_query_embedding(self,query:str)->List[float]:text=...
llama_index 与 HuggingFaceEmbedding 崩溃问题描述 投票:0回答:1我正在尝试使用 llama_index 构建RAG 管道。第一步是选择将用于 VectorStoreIndex 的嵌入模型。我当前的实现如下所示: from llama_index.core import Settings from llama_index.llms.openai import OpenAI from llama_index.embeddings.huggingface ...