通过指定 embedding_mode="hybrid"，这个查询引擎配置为使用混合方法 —— 向量基础的实体检索和基于关键词的实体检索来从知识图谱中检索信息，还进行了去重。KG 混合实体检索使用关键词来找到相关的三元组。然后，它还使用基于语义相似性的向量基础实体检索来找到相似的三元组。因此，本质上，混合模式结合了关键词搜索和...
二、“从小到大”检索类型 2.1 父文档检索 首先检索与查询最相关的较小数据段,然后将相关的较大的父数据块作为上下文传递给LLM(大型语言模型)。在LangChain中,可以使用ParentDocumentRetriever来完成。 2.2 句子窗口检索 句子窗口检索首先检索与回答查询最相关的特定句子,然后返回该句子上下文几个句子来为LLM提供更多的...
查询方法 1:基于 KG 向量的实体检索 query_engine = kg_index.as_query_engine() 这种方法通过向量相似性查找 KG 实体,提取链接的文本块,并可选地探索关系。这是 LlamaIndex 的 KG 查询引擎默认的构建方式,基于索引。用起来非常简单,开箱即用,无需额外的参数。 查询方法 2:基于 KG 关键词的实体检索 kg_keyw...
(1)检索:从Index中找到与查询最相关的文档。最常见的是“top-k”语义检索,还有其他检索策略。 (2)后处理:可选地对检索到的节点进行重新排序、转换或过滤,例如要求附带特定元数据等。 (3)响应合成:将查询、最相关数据与提示结合,发送给LLM以返回响应。 下面,我们自定义一个检索器以使用不同的top_k数字,并添加...
LlamaIndex.发布了新的技术:动态章节检索(Dynamic Section Retrieval)#ai##程序员# 传统RAG(检索增强生成)中,文档的章节结构可能会被忽略,导致检索的内容是章节的片段,无法保留完整的上下文。而动态章节检索通过在检索时使用章节的元数据,保证了检索内容的完整性。
我们进入项目根目录,建立data文件夹,提前准备好我们需要检索的文件 如下面图所示: 这里的文件可以是pdf,doc,excel等,我这里准备了一个txt文件。 打开tetsite/members/views.py视图文件: fromllama_index.coreimportVectorStoreIndex,SimpleDirectoryReaderdefllamaIndexOpenAiSearch(request):documents=SimpleDirectoryReader("...
LlamaIndex 是一个RAG检索增强生成框架, 提供了必要的抽象,可以更轻松地摄取、构建和访问私有或特定领域的数据,以便将这些数据安全可靠地注入 LLM 中,以实现更准确的文本生成。 引入新知识时,RAG效果比fine tune好,可控性更强。RAG将新知识注入预训练的语言模型,通过简化问题来减少幻觉。
LlamaIndex和LangChain是强大的库，专为构建搜索和检索应用而设计。LlamaIndex专注于消化、结构化和访问...
在这篇文章中,我们将探讨如何使用Elasticsearch作为向量数据库,结合RAG技术(检索增强生成)来实现问答体验。我们会使用LlamaIndex和一个本地运行的Mistral LLM模型。
如果您使用过矢量数据库,那么一定听说过RAG,它是检索增强生成(Retrieval Augmented Generation)的缩写,是一种在无需重新训练的情况下,将新数据引入大语言模型(LLM)的方法。而LlamaIndex(https://docs.llamaindex.ai/en/stable/)则是一个专注于检索的工具,可被用来协助您“丰富”数据的提示。