正因为Qwen1.5作为中文LLM率先合入了Transformers,我们也可以使用LLaMaIndex的原生HuggingFaceLLM来加载模型。 LLaMaIndex LlamaIndex 是一个基于 LLM 的应用程序的数据框架,受益于上下文增强。 这种LLM系统被称为RAG系统,代表“检索增强生成”。LlamaIndex 提供了必要的抽象,可以更轻松地摄取、构建和访问私有或特定领域的数...
6、运行、调试 qwen+llamaindex 的官方demo # 完整文档 # create container ```bash mkdir /home/x/models mkdir /home/x/projects/qwen_rag_demo docker pull pytorch/pytorch:2.1.0-cuda11.8-cudnn8-devel docker run -it --runtime nvidia --ipc host --gpus all -v /home/x/models:/workspace/mode...
qwen2微调一个模型,已经上线,qwen2.5上线了,这个时候,是已qwen2还是2.5进行微调? 如果在公司,那一定是已qwen2继续迭代,2.5会重新训练,来做微调,进行评估,如果2.5没超过qwen2的情况下,是不会进行切换的。 评估 qwen 模型知识不足,使用RAG 来增强 参考 【大模型RAG项目实战】B站首推!基于 Llamalndex 构建企业级...
LlamaIndex支持多种索引类型,如向量存储索引、树索引、列表索引等,可以方便地与各种数据源(如API、PDF、文档、SQL数据库等)无缝集成,为LLM准备数据。Qwen1.5 Qwen1.5是一款开源的中文LLM,提供了包括0.5B、1.8B、4B、7B、14B和72B在内的多种大小的基础和聊天模型。与之前的版本相比,Qwen1.5显著提升了聊天模型与人类...
基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建的基于本地知识库的问答机器人在实际应用中具有广泛的前景。它可以应用于各个领域,如教育、医疗、金融、电商等,为用户提供实时、准确的信息服务。同时,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,问答机器人将会在未来发挥更加重要的作用。 例如,在教育领域,问答机器人可以为学生提供在线辅导...
fromllama_index.llms.dashscopeimportDashScope, DashScopeGenerationModels dashscope_llm = DashScope( model_name=DashScopeGenerationModels.QWEN_MAX, api_key=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] ) query_engine = index.as_query_engine(llm=dashscope_llm) ...
llama-index在实现RAG方案的时候多是用的llama等英文大模型,对于国内的诸多模型案例较少,本次将使用qwen大模型实现llama-index的RAG方案。 环境配置 (1)pip包 llamaindex需要预装很多包,这里先把我成功的案例里面的pip包配置发出来,在requirements.txt里面。
二、LlamaIndex与Qwen1.5在RAG中的作用 在RAG技术的具体应用中,LlamaIndex作为一个高效的检索引擎,负责从大规模的文档集合中检索出与问题最相关的文档子集。而Qwen1.5则扮演了生成模型的角色,利用LlamaIndex提供的文档子集作为上下文,生成针对用户问题的精确答案。 三、RAG技术的核心痛点 尽管RAG技术结合了检索与生成的优...
QWEN_MAX, api_key=os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY", ""), ) # load documents documents = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex/paul_graham/").load_data() oceanbase = OceanBaseVectorStore( client=client, dim=1536, drop_old=True, normalize=True, ) storage_context = StorageContext.from...
(model_name=DashScopeGenerationModels.QWEN_MAX,api_key=os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY",""),)# load documentsdocuments=SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex/paul_graham/").load_data()oceanbase=OceanBaseVectorStore(client=client,dim=1536,drop_old=True,normalize=True,)storage_context=Storage...