possible_entities=entities,possible_relations=relations,kg_validation_schema=validation_schema,# if false, allows for values outside of the schema# useful for using the schema as a suggestionstrict=True,)NUMBER_OF_ARTICLES=250index=PropertyGraphIndex.from_documents(documents[:NUMBER_OF_ARTICLES],kg_e...
这个简单的示例展示了如何使用LlamaIndex的Documents和Nodes来构建和管理数据。通过自定义节点ID和建立节点关系,我们可以构建出复杂的数据网络,并通过查询和索引等操作来高效地获取所需的数据。 总结 本文对LlamaIndex中的Documents和Nodes进行了深入解析,并通过实例和源码展示了它们的实现。希望这些内容能够帮助读者更好地理...
再总结一下,在 LlamaIndex 中使用自定义的向量数据库,最主要的是创建 LlamaIndex 的 VectorStore,然后将 VectorStore 封装到 StorageContext 中,最后将 StorageContext 传入 VectorStoreIndex 的 from_documents 函数中。 3. 参考
# Load in data as Document objects, either manually or through a data loader documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data() # Parse Document objects into Node objects to represent chunks of data index = VectorStoreIndex.from_documents(documents) # Build an index over the Documents or N...
print(f"Document ID: {result.doc_id}, Score: {result.score}, Content: {documents[result.doc_id]}") 三、优化和扩展 llama_index提供了许多高级功能,如自定义索引策略、支持多种语言、并行处理等。根据你的需求,你可以进一步优化和扩展llama_index的使用。 自定义索引策略:你可以调整索引的创建方式,以提高...
nodes=parser.get_nodes_from_documents(documents) 在这个代码片段中,SimpleNodeParser.from_defaults()用默认设置初始化一个解析器,get_nodes_from_documents(documents)用于将加载的文档解析为节点。 参数选项包括: text_splitter(默认:TokenTextSplitter)
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()设置嵌入模型 embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")设置llm模型 llm =HuggingFaceLLM( model_name="gpt2", tokenizer_name="gpt2", device_map="cpu", generate_kwargs={"temperature":0....
documents = SimpleDirectoryReader(input_dir="/content/", required_exts=".pdf").load_data() 1. 2. 3. 复制 2 构建知识图谱索引 2.1 使用HuggingFace创建本地嵌入 HuggingFaceEmbeddings 类是 LangChain 库的一部分,它封装了 Hugging Face 提供的句子转换器模型,用于创建文本嵌入。这个类支持调用 Hugging Face...
Node(节点):即一段文本(Chunk of Text),LlamaIndex读取文档(documents)对象,并将其解析/划分(parse/chunk)成 Node 节点对象,构建起索引。 Response Synthesis(回复合成):LlamaIndex 进行检索节点并响应回复合成,不同的模式有不同的响应模式(比如向量查询、树形查询就不同),合成不同的扩充Prompt。