简单来说就是让大模型每一步去调用函数(工具),llama_index 可对每一步的执行进行记录控制,最终完成全部任务。 官方采用openai的模型对该功能进行了测试,效果还是不错的。mixtral-8*7b 是目前功能最强大的一个开源模型,很好奇mixtral 模型能否很好的支持llama_index 代理逐步调用功能。下面对该功能在mixtral 模型...
别忘了我们还需要部署AI应用所必需的大模型,这个就需要用到Xinference作为本地的Model as a service了。构建完应用后,你可以将其部署到带有GPU卡的Linux服务器上。 为了简化使用Xinference的模型部署过程并确保轻松复刻,我们准备了一个Dockerfile和相应的部署脚本,完成了Xinference服务的启动,并部署了两个开源模型,这...
一、LlamaIndex 简介 LlamaIndex,原名为 GPT Index,是一个专门为大语言模型设计的开源数据管理工具。其核心目标是简化和优化 LLM 在外部数据源中的查询过程。传统的 LLM 在面对大量非结构化数据时,查询效率较低且难以有效利用。LlamaIndex 通过构建索引和增强检索能力,使得 LLM 在处理大规模数据集时更加高效和智能。
其副标题是“LlamaIndex是构建LLM应用程序的领先数据框架。”我不太确定它是否是业内领先的数据框架,但我认为它是一个与LangChain和Semantic Kernel一起构建大型语言模型应用的领先数据框架。 LlamaIndex目前提供两种开源语言框架和一个云端支持。一种开源语言是Python;另一种开源语言是TypeScript。LlamaCloud(目前处于个人...
首先,你需要安装Ollama。现在,安装和运行本地模型变得非常简单,因为Ollama的出现!它适用于MacOS和Linux(Windows版本即将推出,尽管你可以通过Windows Subsystem for Linux在Windows上使用它)。Ollama是开源的,可以免费下载。📂 步骤2:加载数据并索引 你可以处理任何数据,这里我们使用h数据,并将数据存储在开源Qdrant矢量...
在使用开源词向量模型构建开源词向量的时候,需要用到第三方库的一些资源。正常情况下,其会自动从互联网上下载,但可能由于网络原因会导致下载中断,此处我们可以从国内仓库镜像地址下载相关资源,保存到服务器上。我们用以下命令下载 nltk 资源并解压到服务器上: ...
5. 我需要在本地分析大约 6,000 个 PDF 和 PowerPoint 文件。如果不使用 OpenAI 和 LlamaIndex 的 llama65b 模型,我如何才能获取最佳分析结果? Jerry Liu:如果你可以接受 Llama 的许可证,那我还是建议尝试使用 Llama。 复制链接查看 GitHub 上的开源模型(https://github.com/underlines/awesome-marketing-datascie...
LlamaIndex是一个开源的RAG工具库,专为构建和部署基于RAG的AI Agent提供便捷工具和框架。它支持利用外部数据构建知识库,增强LLMs的问答能力。通过简单的接口和丰富的功能,LlamaIndex使开发者能够轻松地创建和自定义各种AI应用。例如,开发者可以使用LlamaIndex来生成文本。只需调用LlamaIndex提供的API,并传入一个提示词或...
LlamaIndex是一个开源的聊天机器人框架,它使得开发者能够轻松地构建各种聊天机器人应用。本文将详细介绍如何使用LlamaIndex搭建聊天机器人,包括环境准备、模型训练、部署等步骤。
【Ollama+MaxKB】一键部署本地私人专属知识库,开源免费!可接入GPT-4、Llama 3、Gemma等大模型! 8790 8 12:37 App 三分钟零代码创建AI智能体工作流!开源免费Flowise超越Coze和dify!打造复杂多AI Agents协作任务!轻松驾驭多智能体协作!#Flowise 1911 1 05:28:20 App 【AI大模型微调】这绝对是B站最全的ll...