在大型语言模型的开发和应用中,llama_index可以与多个产品和服务无缝集成。例如,千帆大模型开发与服务平台提供了强大的语言模型训练、部署和管理功能。你可以将llama_index作为搜索组件集成到该平台中,以实现更高效的数据检索和分析。 通过结合千帆大模型开发与服务平台和llama_index,你可以构建出功能强大、性能卓越的语言...
输入python --version和pip --version命令,检查Python和pip是否安装成功并显示版本号。 二、安装llama_index llama_index可以通过pip直接安装。在命令行窗口中执行以下命令: pip install llama_index 这条命令会从Python包索引(PyPI)下载并安装llama_index及其依赖项。安装过程可能需要一些时间,具体取决于网络速度和计算机...
https://docs.llamaindex.ai/en/stable/module_guides/models/embeddings/ 从源码安装 克隆此仓库:git clone https://github.com/jerryjliu/llama_index.git。然后执行以下操作: 安装poetry —— 它将帮助你管理包依赖 poetry shell—— 此命令创建一个虚拟环境,将已安装的包隔离到该项目中 poetry install—— ...
安装LlamaIndex:在命令行中输入以下命令: pip install llama_index 这条命令会从Python包索引(PyPI)下载并安装LlamaIndex及其依赖库。 验证安装:安装完成后,可以通过以下命令验证LlamaIndex是否安装成功: python -c "import llama_index; print(llama_index.__version__)" 如果命令输出LlamaIndex的版本号,则说明安装...
首先,我们需要确保已经安装了Python和pip。然后,我们可以使用以下命令来安装llama_index: pipinstallllama_index 1. 3. 使用llama_index创建文本索引 下面是一个使用llama_index创建文本索引的简单示例代码: fromllama_indeximportLlamaIndex# 创建一个LlamaIndex对象index=LlamaIndex()# 添加文本数据到索引index.add_text...
安装完成后,我们可以开始使用llama_index了。首先,我们需要导入llama_index模块: importllama_index 1. 创建索引 要创建一个索引,我们需要定义一些索引的参数,然后调用llama_index.create_index()函数。下表是一些常用的参数: 下面是一个创建索引的示例:
1. 确认系统环境和依赖项 确保你的系统上已经安装了 Python 和 pip。llama-index 通常需要 Python 3.7 或更高版本。你可以通过以下命令检查 Python 和 pip 是否已安装以及它们的版本: bash python --version pip --version 如果尚未安装 Python 和 pip,你可以从 Python 官方网站 下载并安装最新版本。
要安装llama-index-llms-dashscope库，您需要确保Python环境满足要求（版本>=3.8,<=3.12），然后运行...
**安装python 依赖包** ```bash pip install einops pip install protobuf ``` 环境激活后,命令行左边会显示当前(也就是 `llamaindex` )的环境名称,如下图所示:  @@ -94,7 +99,7 @@ ...
使用pip安装: 打开终端或命令行界面,运行以下命令来安装LlamaIndex: pip install llama_index 如果系统提示需要管理员权限,请在命令前添加sudo(Linux/macOS)或以管理员身份运行命令行(Windows)。 验证安装: 安装完成后,您可以通过以下命令验证LlamaIndex是否成功安装: import llama_index print(llama_index.__version_...