这三个关键组件也是LlamaIndex将个人或企业的本地知识库“加载”到大模型中的三个主要步骤。首先，第一步是通过数据连接器（LlamaHub）解决以往机器学习中数据清洗和数据治理的问题。目前LlamaHub支持160多种数据格式，通过LlamaHub将这些数据形成一个Document对象列表，或是一个Node列表，并将这个列表与大模型关联起来。
“拆分”llama_index 如果你有一定的llama_index使用经验,或是结合我前面画的图,你就能知道llama_index的职责,或者说所做的事情,最有价值的其实就几个: 1.生成Embedding:llama_index会去调用GPT的text-embedding-ada-002接口,将文本转为向量。 2.向量搜索:把外部数据源(比如一个txt、html、pdf)转换成一个向量索...
llama_index库是一个功能强大且易于使用的索引和检索工具,能够帮助开发者高效地处理各种类型的数据。通过支持基本的索引和检索功能、复杂查询、分页检索和索引分析,llama_index库能够满足各种信息检索需求。本文详细介绍了llama_index库的安装方法、主要特性、基本和高级功能,以及实际应用场景。希望本文能帮助大家全面掌握llam...
(这段是new Bing写的)llama_index库是一个项目,它提供了一个中心接口,可以将您的语言模型(LLM)与外部数据连接起来[2]。它提供了一组数据结构,可以为各种LLM任务索引大量数据,并消除了关于提示大小限制和数据摄入的问题[1]。它还支持与LangChain和LlamaHub等其他工具或库的集成[2][3][4]。 有了llama_index之...
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术 在大模型爆发的时代,快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成(RAG)技术,结合了传统的信息检索和最新的大语言模型(LLM),不仅能够回答复杂的查询,还能在此基础上生成信息丰富的内容。 RAG 技术的核心在于其能够将大型语言模...
下面是使用python llama_index库的序列图: User创建 LlamaIndex 对象添加羊驼到索引搜索羊驼获取所有羊驼返回搜索结果返回所有羊驼 类图 下面是python llama_index库的类图: LlamaIndex- llamas: List[str]+add_llama(llama: str) : None+get_all_llamas() : -> List[str] ...
importllama_index 1. 使用库实现功能 现在我们已经完成了库的导入,我们可以开始使用该库来实现我们的功能了。下面是一些示例代码,帮助你了解如何使用python llama_index库: 创建索引 index=llama_index.create_index() 1. 上述代码行将创建一个新的索引对象。
llama_index 例 LlamaIndex是一个库,可以帮助你从现有的文档中快速提取相关信息,并将这些信息提供给GPT,从而为其提供必要的上下文来回答你的问题。其具体实现步骤如下: 1. 安装必要的库:通过运行以下命令同时安装LlamaIndex和OpenAI: ``` !pip install llama-index !pip install openai ``` 2. 设置OpenAI API...
大模型RAG项目实战 基于 LLamaIndex 构建企业级私有知识库!共计5条视频,包括:1、RAG Workflow工作流详解、2、RAG VS Fine-Tuning模型微调、3、使用conda配置知识库项目Python环境等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
CVE-2024-4181是针对llama_index库的一项安全漏洞,该库在许多生成式人工智能应用中广泛使用。它的功能包括文本生成、数据处理等,但在实际使用中存在利用eval函数的不当情况,导致系统对不受信任输入的脆弱性。eval函数通常用于执行字符串中的代码,这虽然在某些情况下很方便,但如果不加以谨慎使用,就会使系统面临注入攻击...