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。
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...
fromllama_index.llms.ollamaimportOllama llm = Ollama(base_url="http://192.168.0.123:11434", model="qwen2:7b") 🐛注意,最新版llama_index不支持Ollama!你可能需要调整llama_index库的版本!但是这个很耗时间,因为包与包的依赖关系非常复杂,所以为了拯救大家的时间,建议换成: importos fromdotenvimportlo...
LlamaIndex(前身为GPT Index)是一个数据框架,为了帮助我们去建基于大型语言模型(LLM)的应用程序。 主要用于处理、构建和查询自定义知识库。 它支持多种数据源格式excel,txt,pdf,md等等,并且以创建高效的数据结构以便快速检索著称,允许我们用自然地语言区查询数据,而不需要学习复杂的查询语言或了解底层数据结构。
(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]。
在这篇文章中,我将向你介绍如何使用python llama_index库。这是一个非常有用的库,可以帮助你在 Python 中索引羊驼。 流程概览 下面是使用python llama_index库的步骤概览: Step 1: 安装python llama_index库 Step 2: 导入所需的模块 Step 3: 创建 LlamaIndex 对象 ...
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。
python3-mpipinstallllama-index-vector-stores-oceanbase llama-index python3-mpipinstallllama-index-embeddings-dashscope python3-mpipinstallllama-index-llms-dashscope 确保您已经在实例工作台中设置了ob_vector_memory_limit_percentage参数,以启用向量检索功能。推荐设置值为30,如需更精确设置此参数,请参考ob_...
一旦你准备好了这些内容,你就需要将它们转换成Llama Index可以处理的格式。这通常涉及到数据清洗和预处理的步骤,例如移除冗余的信息,或者将文本转换为适合模型理解的格式。 接下来,你需要使用Llama Index的API将这些内容导入到一个新的索引中。在此过程中,你可能需要根据你的知识库的大小来选择合适的硬件配置。对于...