LlamaIndex 是什么 LlamaIndex 是一个基于 LLM(大语言模型)的应用程序数据框架,适用于受益于上下文增强的场景。 这类LLM 系统被称为 RAG(检索增强生成)系统。 LlamaIndex 提供了必要的抽象层,以便更容易地摄取、结构化和访问私有或特定领域的数据,从而安全可靠地将这些数据注入 LLM 中,以实现更准确的文本生成。 它...
什么是LlamaIndex ? LlamaIndex是一个数据框架,用于让基于LLM的应用程序摄取、结构化和访问私有或领域特定的数据。它提供Python和Typescript版本。 LLMs提供了人类和数据之间的自然语言接口。广泛可用的模型预先训练了大量公开可用的数据,如维基百科、邮件列表、教科书、源代码等。然而,虽然LLMs在大量数据上进行了训练,...
什么是LlamaIndex? LlamaIndex(原名GPT Index)是一个专为LLM应用设计的数据框架,它负责数据的摄取、结构化以及访问。通过LlamaIndex,开发者可以轻松地将散落于各种数据库、文档和API中的知识,与LLM结合,为AI应用提供定制化的增强能力。简言之,LlamaIndex让LLM更懂你的数据。 LlamaIndex的核心功能 数据连接器(Data Con...
列表索引为用户提供了一种根据输入顺序进行查询的方法,即使超出了 LLM 的 token 限制,LlamaIndex 也会提供一种接口,能够自动使用输入数据的所有内容。原理是什么?事实上,LlamaIndex 会使用每个节点的文本进行查询,并根据附加数据逐步优化答案。 向量存储索引 向量存储索引将节点存储为向量嵌入,而 LlamaIndex 可以支持这些...
LlamaIndex：数据索引的简单接口 LangChain：LLM的通用框架 LlamaIndex和LangChain的关键区别 LlamaIndex：...
python llama_index这是什么库 如何使用 python llama_index 库 介绍 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...
什么是高级 RAG 检索前优化 检索优化 检索后优化 软件部署先决条件 所需包 配置API Keys 加载API 密钥 使用LlamaIndex 实现 Naive RAG 步骤1:定义嵌入模型和 LLM 第2 步:加载数据 第3 步:将文档分块到节点中 第4 步:构建索引 第5步:设置查询引擎 步骤6:对数据运行简单的 RAG 查询 使用LlamaIndex 实施高级...
python llama_index这是什么库 如何使用python llama_index库 导言 在学习编程的过程中,我们经常需要使用各种库来实现我们的任务。而对于刚入行的小白来说,了解和使用这些库可能是一个挑战。在本文中,我将向你介绍如何使用python llama_index库,这将帮助你更好地处理索引。
一、什么是RAG(检索增强生成) 检索增强生成(RAG)模型是传统语言模型与信息检索组件的融合。从本质上讲,RAG利用外部数据(通常来自大型语料库或数据库)来增强大语言模型生成过程,以产生更知情和上下文相关的响应。 二、RAG的工作原理 检索阶段:当查询输入到RAG系统时,首先从数据库中检索相关信息。
RAG管道需要什么? 图1 使用嵌入和矢量数据库检索相关文档 虽然RAG是一个直观的概念,但它的执行需要多个组件的无缝集成。 首先,需要生成响应的主要语言模型。除此之外,还需要一个嵌入模型将文档和用户提示编码为表示其语义内容的数字列表或“嵌入”。 接下来,需要一个矢量数据库来存储这些文档嵌入,并在每次收到用户查...