Llama-Index 提供了一个强大而灵活的工具,使开发人员能够利用大型语言模型来构建各种自然语言处理应用程序,从而更好地理解和处理文本数据。如果你有Langchain的经验,那么Llama-Index不会让你太陌生。 Llama-Index的特点: 大型语言模型支持:Llama-Index 允许您利用大型语言模型(如GPT-3.5 Turbo)来构建各种应用程序。这些...
llama_index还支持许多高级功能,如自定义索引字段、分词器、权重等。这些功能可以通过配置Index对象的参数来实现。例如,我们可以为不同的字段设置不同的权重,以影响检索结果的相关性排序。 五、与千帆大模型开发与服务平台等产品的关联 在处理大型文本数据集时,llama_index可以与多个产品和服务进行集成。例如,它可以与...
在定义好节点后,会根据需要将节点的文本通过文本分割器拆分成token,这里可以使用llama_index.text_splitter中的senencesplitter、TokenTextSplitter或CodeSplitter。例子: SentenceSplitter: import tiktoken from llama_index.text_splitter import SentenceSplitter text_splitter = SentenceSplitter( separator=" ", chunk_s...
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...
这些代码片段清楚地说明了这两个框架的不同抽象级别。LlamaIndex用一个名为“query engines”的方法封装了RAG管道,而LangChain则需要更多的内部组件:包括用于检索文档的连接器、表示“基于X,请回答Y”的提示模板,以及他所谓的“chain”(如上面的LCEL所示)。
开始使用LlamaIndex 如果您想直接上手LlamaIndex,其快速的开始链接--https://docs.llamaindex.ai/en/stable/getting_started/installation/,给出了“5行代码”入手法。 在Mac上,我选择使用Visual Studio Code来安装并运行Python 3。为此,我会打开一个Warp终端,并输入如下命令: ...
在LlamaIndex中提出了一个新索引,它将为每个文档提取/索引非结构化文本摘要。该索引可以帮助提高检索性能,超越现有的检索方法。它有助于索引比单个文本块更多的信息,并且比关键字标签具有更多的语义。它还允许更灵活的检索形式:我们可以同时进行 LLM 检索和基于嵌入的检索。
TorchV的RAG实践分享(三):解析llama_index的数据存储结构和召回策略过程 1.前言 LlamaIndex是一个基于LLM的数据处理框架,在RAG领域非常流行,简单的几行代码就能实现本地的文件的对话功能,对开发者提供了极致的封装,开箱即用。 本文以官方提供的最简单的代理示例为例,分析LlamaIndex在数据解析、向量Embedding、数据存储...
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。
下面是llama_index的类图: LlamaIndex- data: dict+__init__(elements: List[Tuple[Any, Any]]) : None+get(key: Any) : -> Optional[Any]+search(query: str) : -> List[Tuple[Any, Any]] 总结 通过本文的介绍,我们了解了llama_index在Python中的基本概念、使用方法和代码示例。llama_index是一种高...