树摘要模式使用summary_template提示尽可能多地查询LLM,直到所有连接的文本块都被查询,生成多个答案,这些答案本身被视为文本块,递归地用于树摘要llm调用,直到只剩下一个文本块和一个最终答案 1、尽可能多地链接文本块,使其适应上下文窗口大小,使用summary_template提示进行查询,并根据需要拆分(使用TokenTextSplitter和一些...
它适用于MacOS和Linux(很快就会在Windows上使用,尽管你现在可以通过Windows Subsystem for Linux在Windows中使用它),是开源的,可以免费下载(https://ollama.ai/download)。 下载后,只需一个命令即可获得Mixtral: ollama run mixtral 第一次运行此命令时,需要下载模型,这可能需要很长时间。运行时需要48GB的RAM,如果...
这是一个著名的“五行代码”起步示例,使用本地 LLM(大语言模型)和嵌入模型。我们将使用 BAAI/bge-small-en-v1.5 作为嵌入模型,通过 Ollama 服务的 Mistral-7B 作为 LLM。 下载数据 本示例使用 Paul Graham 的文章《What I Worked On》文本。您可以在我们仓库的examples文件夹中找到这篇及其他多个示例。 最简便...
- 概述:虽然文章未具体描述`llama-index`的功能和特性,但可以推断这是一个用于集成不同LLM和Embedding模型,以支持检索增强型生成功能的框架。 ### 加载本地Embedding模型 - 使用`llama_index.embeddings.huggingface.HuggingFaceEmbedding`加载Hugging Face模型作为嵌入模型。 - 提供了GPU和CPU两种加载方式,并建议用户在...
LlamaIndex中的CustomLLM(本地加载模型) LlamaIndex 中接口基本上调用的是 OpenAI,如果想想调用自定义模型可以吗?答案当然是可以的。经过查找找到了自定义大语言模型的简单抽象基类class CustomLLM(LLM)。 一.CustomLLM(LLM)源码 只要子类必须实现__init__、_complete、_stream_complete和metadata方法...
llamaindex整合modelscope本地模型,启动报错Traceback (most recent call last): File "E:\soft\anaconda3\envs\qwen1\lib\site-packages\modelscope\utils\registry.py", line 211, in build_from_cfg return obj_cls(**args) File "E:\soft\anaconda3\envs\qwen1\lib\site-packages\modelscope\pipelines...
LlamaIndex 是ChatGPT的第三方工具,以前叫GPTIndex,其名称中的llama是羊驼🦙的意思(俗称grass mud horse🦙),从新版本开始不仅支持文本处理,还支持大语言模型的多模态处理功能。 文本处理功能:可以通过LlamaIndex调用ChatGPT分析多种格式的本地文本,比如分析一篇课文,一本教材,一个专题文本库,或者你自己创建的某一...
1、用本地LLM创建聊天机器人 第一个任务是制作一个聊天机器人,并且使用本地的LLM。 虽然是本地,但是我们让LLM在独立的推理服务器中运行,这样可以避免重复使用,2个框架直接使用同一服务即可。虽然LLM推理API有多种模式,但我们这里选择与OpenAI兼容的模式,这样如果切换成OpenAI的模型也不需要修改代码。
GraphRAG作为一种灵活且强大的知识图谱解决方案,结合了LlamaIndex的高效索引能力和本地PDF文档的丰富知识资源,为用户提供了一个便捷、高效的知识管理和应用平台。 一、技术概览 1. LlamaIndex简述 LlamaIndex是一款高性能的文档索引工具,能够对大量的文档数据进行快速、准确的全文搜索。通过建立文档的索引库,LlamaIndex...
LlamaIndex本地模型 打开tetsite/members/views.py视图文件,新增一个方法视图: defllamaIndexSearch(request): 加载文档 documents=SimpleDirectoryReader("data").load_data() 设置嵌入模型 embed_model=HuggingFaceEmbedding(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2") ...