LlamaIndex主要由以下三部分组成: 数据连接器(Data Connectors):负责读取外部数据,支持多种数据源和数据格式的集成。 索引结构(Index Structures):将读取的数据构建成可查询的索引,支持多种索引方式,以满足不同场景下的数据管理需求。 查询接口(Query Inference):提供与大模型对话的接口,通过检索索引和组合Prompt,使大...
Llama Index的Node Parser是用于解析和处理语法节点的。Node Parser将文档列表分成Node对象,每一个Node 对象代表文档的不同Chunk,子节点继承了全部父文档的属性。 文档的NodeParser 文档的NodeParser,通过FlatFileReader和SimpleFileNodeParser可以解析不同类型的文本,这个到底是解析那个文件类型的Parser不用我们关心,它会自...
本文将围绕llamaindex和GraphRAG进行详细的技术解读,探讨它们在各自领域中的应用以及如何解决现实中的痛点。 一、llamaindex技术详解 llamaindex作为一种高效的索引技术,其核心在于对大规模数据进行快速检索。在大数据时代,如何从海量的信息中迅速找到所需数据成为了一个亟待解决的问题。llamaindex正是针对这一痛点而诞生的...
快乐的LLM 1. 背景介绍 在我的上一篇文章系列中,我讨论了使用诸如LlamaIndex、LangChain、GPT4All、Ollama等工具构建RAG应用程序,以利用LLM来
在检索阶段,RAG Workflow通过优化检索策略,如调整查询关键词、利用上下文信息等,进一步提高LLamaIndex的检索效率和准确性。 2.2.2智能增强: 在获取到LLamaIndex返回的初步结果后,RAG Workflow还会对这些结果进行智能增强处理。 通过分析、整合和补充相关信息,确保最终提供给LLMs的知识是全面、准确且有用的。
10小时掌握AI大模型|从LLM大模型原理详解、大模型RAG项目实战 (基于LLamaIndex构建私有知识库实战、基于LangChain构建RAG问答系统) 4648播放 程序员会被AI取代吗? 06:18 1. RAG Workflow工作流详解 11:38 2. RAG VS Fine-Tuning模型微调 11:46 3. 大模型企业级业务场景落地方案实践 11:44 4. 使用conda配置知...
10小时掌握AI大模型|从LLM大模型原理详解、大模型RAG项目实战 (基于LLamaIndex构建私有知识库实战、基于LangChain构建RAG问答系统) 4588播放 程序员会被AI取代吗? 06:18 1. RAG Workflow工作流详解 11:38 2. RAG VS Fine-Tuning模型微调 11:46 3. 大模型企业级业务场景落地方案实践 11:44 4. 使用conda配置知...