创建数据结构:LlamaIndex 通过创建向量嵌入(vector embeddings,表示数据含义的数值表示)和其他元数据策略来索引数据。这些结构使查询数据变得简单且精确,能够快速找到上下文相关的信息。 3、数据存储(Storing) 索引和元数据存储:一旦数据被索引,LlamaIndex 会将索引和其他元数据存储起来,避免重复索引过程。这种方法提高了系统...
数据索引(Indexing)——创建数据结构:Llamaindex 通过创建向量嵌入 vector embeddings(数据含义的数值表示)和其他元数据策略来索引数据。这些结构使得查询数据变得康简单且精确,能够快速找到上下文相关的信息! 数据存储(Storing)——索引和元数据存储:一旦数据被索引,Llamalndex 会将索引和其他元数据存储起来,避免重复索引过...
Settings.embed_model = embed_model#初始化llmSettings.llm = llm#从指定目录读取所有文档,并加载数据到内存中documents = SimpleDirectoryReader("/root/llamaindex_demo/data").load_data()#创建一个VectorStoreIndex,并使用之前加载的文档来构建索引。# 此索引将文档转换为向量,并存储这些向量以便于快速检索。index...
目前基于 OpenVINO™ 的 LLM,Embedding 以及 Reranker 任务均已被集成在 LlamaIndex 框架中,开发者可以非常方便地利用导出的 LLM 和 Embedding 模型,将这两类任务在 LlamaIndex 中进行初始化。 安装方法: pip install llama-index llama-index-llms-openvino llama-index-embeddings-openvino LLM: from llama_inde...
01、LlamaIndex 智能体的核心组件 LlamaIndex 中的智能体由两个主要组件构成:AgentRunner 和 AgentWorker。 AgentRunner:智能体 Orchestrator AgentRunner 是 LlamaIndex 中的协调器,负责管理智能体的状态(包括对话记忆),并为用户交互提供高级接口。它负责创建和维护任务,并负责运行每个任务中的步骤。以下是其功能的详细...
🚀 【AI开发教程】LlamaIndex实战:手把手教你用LlamaIndex构建RAG(检索增强生成)系统!从本地文档到智能问答,一步到位!, 视频播放量 285、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 3、转发人数 1, 视频作者 bili_80185414202, 作者简介 AI时代的先行者,相关视频
01、LlamaIndex 智能体的核心组件 LlamaIndex 中的智能体由两个主要组件构成:AgentRunner 和 AgentWorker。 AgentRunner:智能体 Orchestrator AgentRunner 是 LlamaIndex 中的协调器,负责管理智能体的状态(包括对话记忆),并为用户交互提供高级接口。它负责创建和维护任务,并负责运行每个任务中的步骤。以下是其功能的详细...
传统的做法是让用户手动编写SQL查询语句,但这对普通用户来说可能是一个不小的挑战。利用LlamaIndex和RAG工作流,我们可以实现一个更加友好的文本到SQL的转换系统。实现步骤 构建索引:首先,我们需要将数据库中的商品信息(如商品名称、价格、品牌等)构建成一个索引。这个索引可以包含商品的各个字段及其对应的值,以便后续...
RAG实战6-如何在LlamaIndex使用自己搭建的大模型API在搭建一个大模型API服务中,我们介绍了如何使用SWIFT框架搭建一个大模型API服务。在RAG实战1-5中,我们一直使用的是本地加载大模型的方式来调用大模型,本文将介绍如何在LlamaIndex中使用自己搭建的大模型API。
首先,我们需要了解 LlamaIndex 的工作原理。LlamaIndex 是一种基于倒排索引和近似最近邻搜索的向量索引技术。它通过将高维向量空间映射到低维空间,实现了高效的相似度搜索。为了实现持久化存储,我们需要将构建好的 LlamaIndex 存储到磁盘上,以便在需要时进行加载和使用。在Python 中,我们可以使用 PyArrow 库来实现这一...