LlamaIndex 能够与大型语言模型(LLM)集成,实现上下文数据检索功能: 上下文感知搜索:依托 LLM 的能力,LlamaIndex 能深入理解查询的语境,提供更相关且精确的搜索结果。 动态数据获取:在与 LLM 的互动中,LlamaIndex 能动态地获取并呈现相关数据,确保响应具备丰富的信息量和上下文关联性。 查询优化 LlamaIndex 通过一系列优...
这三个关键组件也是LlamaIndex将个人或企业的本地知识库“加载”到大模型中的三个主要步骤。首先，第一步是通过数据连接器（LlamaHub）解决以往机器学习中数据清洗和数据治理的问题。目前LlamaHub支持160多种数据格式，通过LlamaHub将这些数据形成一个Document对象列表，或是一个Node列表，并将这个列表与大模型关联起来。
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。 它支持 Python(本文档...
要设置LlamaCPP,请按照Llamaindex的官方文档进行设置。这将需要大约11.5GB的CPU和GPU内存。要使用本地嵌入,需要安装这个库: pip install sentence-transformers 创建Llamaindex文档 数据连接器(也称为reader)是LlamaIndex中的重要组件,它有助于从各种来源和格式摄取数据,并将其转换为由文本和基本元数据组成的简化文档表示...
我们的高级API允许初学者用户只需五行代码就可以使用LlamaIndex来进行数据摄取和查询。 对于更复杂的应用程序,我们的低级API允许高级用户自定义和扩展任何模块-数据连接器、索引、检索器、查询引擎、重新排序模块-以满足他们的需求。 入门[3] pip install llama-index ...
使用LlamaIndex 实现简单RAG 使用LlamaIndex 实现高级RAG 精选文章 参考 欢迎关注 @机器学习社区 ,专注学术论文、大模型、人工智能、机器学习 最近关于检索增强生成进行了调查,总结了三种最近发展的范式: Naive RAG(简单RAG) Advanced RAG(高级RAG) Modular RAG(模块化RAG) 本文首先讨论这些技术,可以分为检索前、检索...
LlamaIndex为初学者、高级用户以及介于两者之间的所有人提供了工具。 我们的高级API允许初学者使用LlamaIndex在5行代码中摄取和查询他们的数据。 对于更复杂的应用程序,我们的低级api允许高级用户定制和扩展任何模块——数据连接器、索引、检索器、查询引擎、重新排序模块——以满足他们的需求。
一、LlamaIndex是什么 LlamaIndex 是一个数据框架,用于基于大型语言模型(LLM)的应用程序来摄取、构建和访问私有或特定领域的数据。 LlamaIndex由以下几个主要能力模块组成: 数据连接器(Data connectors):按照原生的来源和格式摄取你的私有数据,这些来源可能包括API、PDF、SQL等等(更多)。
LLAMA🦙 + INDEX = Llamaindex Llama:骆驼,读lama就行 个人猜测是因为 Large Language Model (LLM)缩写以后可以念成“lama (/ˈlɑːmə/)”,然后这个缩写念起来很像llama、写成llama也更有辨识度,还会有可爱的emoji和形象代言人了。这样多好啊,于是就这样了。
构建大型语言模型应用程序可能会颇具挑战,尤其是当我们在不同的框架(如Langchain和LlamaIndex)之间进行选择时。LlamaIndex在智能搜索和数据检索方面的性能令人瞩目,而LangChain则作为一个更加通用的应用程序框架,提供了更好的与各种平台的兼容性。 本篇文章将介绍如何将LlamaIndex和LangChain整合使用,创建一个既可扩展又...