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...
(1)定义Agent函数:定义一个常规的函数,可以用来实现你要实现的任何功能。 (2)通过FunctionTool对函数进行封装。 (3)创建LLM对象:这里我是使用的是Ollama来定义一个LLM对象。这里可以使用不同的LLM模型,得到的效果可能不同。可以根据自己的需要来设置model参数的值,来设置模型名。 (4)创建ReActAgent对象,来创建一...
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...
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
基于使用的Index,llamaIndex 会使用默认的 prompt 模板进行构建 Index(插入 or 创建), 也可以自定义link。 自定义 Embeddings 对于自定义 embedding 的模型,也可以自定义 embeddinglink。 消费Predictor 创建Index、Insert 和 Query 时也会消耗 tokens,link。
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...
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) ...
LlamaIndex:一个简单、灵活的数据框架,用于将自定义数据源连接到LLMs SimpleDirectoryReader:将本地文件数据加载到LlamaIndex的最简单方式 KnowledgeGraphIndex:从非结构化文本自动构建知识图谱 SimpleGraphStore:简单的图存储索引 PyVis:一个Python库,用于可视化和构建图网络 ...