Faiss的强大之处在于其灵活的索引选择和GPU加速性能,适合那些需要从大量数据中实时查询的LlamaIndex应用。 然而,对于小规模数据集,Faiss可能显得配置上的繁琐。 Annoy Annoy是Spotify开源的一种用于近似最近邻搜索的库,适合在内存中进行的快速向量检索。 特点: 简单易用:设计简洁,适合基本的相似性搜索。 针对内存优化:...
Step 2:Llama_index 的安装;详细安装过程参见后续章节; Step 3:Llama_index 中设置 data_loader 模块,可以直接从向量数据库中查询; Step 4:根据用户输入进行向量检索,将检索结果与 Input 合并,形成新的 prompt; Step 5:加载 Yuan2.0-2B 大模型;合并后的 prompt 作为输入,传递给大模型,大模型将结果输出返回; ...
而retrival-plugin的向量搜索方式,是建议开发者采用第三方向量数据库,因为向量数据库服务其实已经成熟了好几年,现在有很多产品可以选择。随便选一个,都能得到比使用llama_index更强大的向量管理能力。 image.png 可以看到这里llama_index成为了retrieval_plugin的一个可选后端。可以看出来作者也在让llama_index适应变化。
1. 在 LlamaIndex 中使用自定义的向量数据库 (1)环境准备 写代码之前,需要首先安装 LlamaIndex 中的 chromadb。 pip install -U llama-index-vector-stores-chroma -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (2)创建一个chromadb 数据库的实例 db = chromadb.PersistentClient(path="D:\\GitHub\\LEARN...
快乐的LLM 1. 背景介绍 在我的上一篇文章系列中,我讨论了使用诸如LlamaIndex、LangChain、GPT4All、Ollama等工具构建RAG应用程序,以利用LLM来
在当今这个信息爆炸的时代,如何从海量的数据中快速准确地检索出有价值的信息,成为了AI领域的一大挑战。而检索增强生成(RAG)技术的出现,无疑为解决这一问题提供了新的思路。RAG技术融合了AI大模型、向量数据库以及Llama-index,实现了信息的快速检索与高效生成,为自然语言处理、推荐系统等领域带来了前所未有的革新。rag...
他会把数据持久化到硬盘上. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 当然我们也可以指定使用 chromadb这个向量数据库. from llama_index.core import VectorStoreIndex, KeywordTableIndex, SimpleDirectoryReader from llama_index.vector_stores.qdrant import QdrantVectorStore ...
将片段索引到向量数据库中。 2️⃣ 进行片段级检索以获取相关文档元数据。 3️⃣ 使用元数据作为少量示例,用于自动检索提示,推断文档级检索的元数据过滤器。这些少量示例有助于使LLM了解文档附加的元数据。 查看我们的完整笔记:https://t.co/SHA6RtVD7f LlamaCloud为您提供了设置这一高级RAG流程的检索器...
Yuan2.0大模型作为浪潮信息发布的最新基础模型，其RAG系统构建基于Milvus向量数据库和Llama-index框架。通过Februa模型的实例，我们可以以较小规模模型实现卓越效果。RAG的核心在于结合检索和生成，通过向量数据库高效存储和查询知识，再通过大模型与Prompt技术整合这些信息，生成准确的回答。RAG系统的架构包括三...
LlamaIndex对泄露的LLaMa模型的积分带来了重大的道德和安全风险,可能会违反Meta AI的批准协议和法律边界。这种模型的使用,旨在限制研究访问,可能会导致滥用和破坏人工智能开发的完整性。LlamaIndex透明地解决这些问题,确保遵守道德标准和法律框架,这一点至关重要。他们的方法将为负责任的人工智能管理开创先例,并影响公众对...