自定义检索器实现。 fromtypingimportAny,Optionalfromllama_index.core.embeddingsimportBaseEmbeddingfromllama_index.core.retrieversimportCustomPGRetriever,VectorContextRetrieverfromllama_index.core.vector_stores.typesimportVectorStorefromllama_index.program.openaiimportOpenAIPydanticProgramclassMyCustomRetriever(CustomPGRe...
LLamaIndex是一个由Jerry Liu创建的Python库,它可以使用语言模型对大型文档集进行高效的文本搜索和摘要。开发人员可以使用LLamaIndex快速添加私有/自定义数据,以增强现有的LLM。它不需要对大模型进行再训练,即可提供个性化和数据驱动的响应。 由于大模型的上下文有限,处理超大文档的成本很高,而通过对原始文本上进行关键词搜...
再总结一下,在 LlamaIndex 中使用自定义的向量数据库,最主要的是创建 LlamaIndex 的 VectorStore,然后将 VectorStore 封装到 StorageContext 中,最后将 StorageContext 传入 VectorStoreIndex 的 from_documents 函数中。 3. 参考
Compact Accumulate:是“Compact”和“Accumulate”的合成词。 如果上面都满足不了需求,也可以建立自定义合成器。任何合成器的主要工作都是接受一个问题和一些文本片段,并返回一串文本作为答案。 下面是每个响应合成器应该具有的基本结构。他们应该能够接受一个问题和部分文本,然后给出答案。 classBaseSynthesizer(ABC): "...
llama_index提供了许多高级功能,如自定义索引策略、支持多种语言、并行处理等。根据你的需求,你可以进一步优化和扩展llama_index的使用。 自定义索引策略:你可以调整索引的创建方式,以提高搜索效率和准确性。 支持多种语言:如果你的数据包含多种语言,llama_index可能支持多语言索引和搜索。 并行处理:对于大型数据集,你...
2. 使用自定义的 Vector Store,以 `Qdrant` 为例: !pip install llama-index-vector-stores-qdrant 1. 2. 然后下面是代码去使用这个向量数据库。 from llama_index.core.indices.vector_store.base import VectorStoreIndex from llama_index.vector_stores.qdrant import QdrantVectorStore ...
3.2 自定义转换 有时候我们需要自己控制分块等这些转换的逻辑。有以下两种方式: (1)使用 from_documents 的 transformations 参数,传入一个自定义的分块器。 fromllama_index.core.node_parserimportSentenceSplitter text_splitter = SentenceSplitter(chunk_size=512, chunk_overlap=10) ...
无论您是寻找一种以自然语言查询数据的简单方法的初学者，还是需要深度自定义的高级用户，LlamaIndex 都能提供这些工具。高级 API 允许仅使用五行代码即可入门，而较低级别的 API 允许完全控制数据摄取、索引、检索等。LlamaIndex指数如何运作？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...
LlamaIndex是一个集成大型语言模型(LLM)和自定义数据源的框架,专门用于LLM的索引和检索。它是Langchain框架中的一个检索工具,提供了一种易于使用的替代方案,允许自定义和替换工作流中的组件。LlamaIndex界面变化迅速,用户基快速扩张,最近几个月增长率达200%。LLM能够理解用户意图,用于构建执行任务的API,可以集中或并行...