目录 收起 LlamaIndex参数配置详解 参数配置 配置解析 LlamaIndex参数配置详解 LlamaIndex封装了较多的细节(各种文档docx/excel/ppt等格式的load,分trunk,encoder, 相似性计算,索引加速算法),并提供了简洁的使用接口,则需要根据具体情况进行配置 参数配置 LlamaIndex索引的重要参数配置: class LlamaIndexEngine(RAGEng...
LlamaIndex在多个实际场景中表现优异,以下是几个典型应用: 企业知识库管理:企业内部通常拥有大量文档和知识库,LlamaIndex可以帮助快速构建文档索引,优化员工在查询知识库时的体验。 智能问答系统:借助LlamaIndex和LLM的结合,企业可以构建更为智能化的问答系统,提升客服效率。在这一场景中,LlamaIndex的高效文档检索功能与千...
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...
接下来,你在你的根目录下创建一个名为`data`的目录,并从[LlamaIndexGitHub仓库](https://github.com/run-llama/llama_index)(MIT 许可证下)下载一些示例数据,例如。 !mkdir -p 'data' !wget '<https://raw.githubusercontent.com/run-llama/llama_index/main/docs/examples/data/paul_graham/paul_graham_...
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。
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
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...
在第二阶段,你将学习如何使用Llamaindex在Python中实现一个基础的RAG管道,然后将其升级为高级RAG管道,其中将应用一种或多种以下高级RAG技术。 预检索优化:使用句子窗口技术 检索优化:综合搜索 后检索优化:重新排序 这篇文章主要关注高级RAG范式及其应用。如果还不熟悉RAG的基本知识,可以在这里补课。 增强检索生成(RAG...
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...