与Document相比,Node是LlamaIndex中更为细粒度的数据抽象。Node代表了Document中的某个片段或元素,它同样包含了文本数据和属性。在LlamaIndex中,Document由多个Nodes构成,这些Nodes共同构成了Document的完整内容。 Nodes的灵活性在于它们可以被单独处理、修改和检索。例如,在执行文本分析或信息提取任务时,开发者可以针对特定...
Index.from_documents( city_docs, llm=chatgpt, transformations=[splitter], response_synthesizer=response_synthesizer, show_progress=True, ) current doc id: Toronto current doc id: Seattle current doc id: Chicago current doc id: Boston current doc id: Houston doc_summary_index.get_document_summary...
一、Documents:数据的容器 在LlamaIndex中,Document是任何数据源的容器。无论是数据库、文件还是其他形式的数据,都可以被封装成一个Document对象。Document是LlamaIndex进行数据操作的基本单位,它提供了丰富的API,使得开发者可以方便地对数据进行增、删、改、查等操作。 Documents的核心特点包括: 可扩展性:Documents支持自...
from llama_index import Document text_list = [text1, text2, ...] documents = [Document(text=t) for t in text_list] 文档是数据源的轻量级容器。接下来就可以进行如下操作: 1、将Document对象喂进index,形成index 2、将Document转换成Node对象 2、将Documents解析成Nodes 接下来需要将Document对象解析成...
高级数据抽象:LlamaIndex通过Document和Node提供了高级的数据抽象,使得复杂数据结构的构建和管理变得更加简单直观。 灵活的数据连接器:它提供了广泛的数据连接器支持,能够轻松接入多种数据源,如文件系统、数据库、网页等,提高了数据处理的灵活性。 向量化搜索能力:LlamaIndex内建支持向量化搜索,这意味着能够基于语义相似性...
llama_index.delete_document(index,doc_id=1)llama_index.add_document(index,doc_id=1,text="This is the updated document.") 1. 2. 保存和加载索引 在进行了一系列操作后,我们可能想要保存当前的索引,以便以后使用。我们可以使用llama_index.save_index函数将索引保存到磁盘上的文件中: ...
from_document有一个可选的参数show_progress,当设置为True时可以显示index构建的进度。也可以基于Node对象来构建index:依据使用的index类型不同,LlamaIndex可能会发起LLM的调用,从而构建index。在Index之间复用Nodes如果你使用多个Node对象,并希望在不同index之间共享,只需先实例化一个StorageContext对象,将Node对象添加到...
我们可以构建GPTDocumentSummaryIndex一组文档,并传入一个ResponseSynthesizer对象来合成文档的摘要。 代码语言:javascript 复制 from llama_indeximport(SimpleDirectoryReader,LLMPredictor,ServiceContext,ResponseSynthesizer)from llama_index.indices.document_summaryimportGPTDocumentSummaryIndex ...
Document就是文档,它会被解析成多个数据节点(Node),类似RAG 进阶 半结构化数据中element的概念。LlamaIndex确实在文档RAG这块有它的优势,在这块LangChain可以将阵地交给它。 当文档被分割为节点后,我们开始创建索引。索引包括Summary Index和Vector Index。摘要索引是每个节点的...
Bug Description Upgrading to LlamaIndex v0.9.40 (from v.0.9.22) a new error occurred resulting from from llama_index import Document This caused the following error: ModuleNotFoundError: No module named 'llama_index.llms.custom' Changing...