2)、然后,我们将所有的文档交给了 GPTSimpleVectorIndex 构建索引。顾名思义,它会把文档分段转换成一个个向量,然后存储成一个索引。 3)、最后,我们会把对应的索引存下来,存储的结果就是一个 json 文件。后面,我们就可以用这个索引来进行相应的问答。 fromllama_indeximportStorageContext,load_index_from_storage#...
documents=SimpleDirectoryReader("./data/").load_data() 构建属性图索引 fromllama_index.coreimportPropertyGraphIndexindex=PropertyGraphIndex.from_documents(documents,llm=llm,embed_model=embeddings,show_progress=True,) 构建函数做了如下操作: PropertyGraphIndex.from_documents()- 将文档加载到索引 Parsing node...
LlamaIndex使用检索增强生成（RAG）系统，该系统将大型语言模型与私有知识库相结合。它通常由两个阶段组成：索引阶段和查询阶段。索引阶段 LlamaIndex将在索引阶段有效地将私有数据索引为矢量索引。此步骤有助于创建特定于您的域的可搜索知识库。您可以输入文本文档、数据库记录、知识图谱和其他数据类型。从本质上讲，索...
三、LlamaIndex在实际应用中的优势 提升检索效率:通过构建索引,LlamaIndex能够显著加快信息的检索速度,降低查询延迟。 提高检索准确性:LlamaIndex支持多种索引方式,能够满足不同场景下的检索需求,从而提高检索的准确性。 易于集成与扩展:LlamaIndex提供了丰富的API接口和文档,方便与其他系统进行集成。同时,其开源的特性也...
LlamaIndex 是一个强大的框架,用于在大语言模型 (LLM) 中高效地管理和查询外部数据。本文将详细介绍 LlamaIndex 的基本概念、功能特点、安装与配置、核心组件以及如何实际使用它构建一个简单的应用。文章将重点分析 LlamaIndex 在数据索引、搜索、以及与 LLM 结合中的优势
LlamaIndex通过其内置的索引引擎,将数据转换成LLM易于理解的格式,并存储在专门的向量存储中。这一过程不仅提高了查询效率,还确保了数据的准确性和一致性。 查询引擎(Query Engine):LlamaIndex的查询引擎是用户与数据交互的桥梁。用户可以通过自然语言的方式提出问题,查询引擎则利用LLM的推理能力和索引数据,快速生成准确的...
文档摘要索引 在LlamaIndex中提出了一个新索引,它将为每个文档提取/索引非结构化文本摘要。该索引可以帮助提高检索性能,超越现有的检索方法。它有助于索引比单个文本块更多的信息,并且比关键字标签具有更多的语义。它还允许更灵活的检索形式:我们可以同时进行 LLM 检索和基于嵌入的检索。
数据索引与检索 (1)创建索引:在导入数据后,LlamaIndex会自动为数据创建索引。你也可以根据需要手动创建或更新索引。 (2)智能检索:通过输入关键词或短语,LlamaIndex能够迅速检索出相关信息。支持模糊匹配和精确匹配,满足你不同的检索需求。 (3)高级检索:对于更复杂的检索场景,你可以使用高级检索功能,通过组合多个条件...
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llama_index是一种索引数据结构,它通过将数据分成多个块来加快数据的搜索和访问速度。每个块由一个或多个元素组成,每个元素都有一个唯一的键和对应的值。llama_index根据键值对来建立索引,使得可以通过键快速查找对应的值。与其他数据结构相比,llama_index可以提供更高效的搜索和访问性能。