# 重新初始化向量存储库client = qdrant_client.QdrantClient( path="./qdrant_data")vector_store = QdrantVectorStore(client=client, collection_name="tweets")# 再次获取LLMllm = Ollama(model="mixtral")service_context = ServiceContext.from_defaults(llm=llm, embed_model="local")# 从向量存储库加...
client = qdrant_client.QdrantClient( path="./qdrant_data" ) vector_store = QdrantVectorStore(client=client, collection_name="tweets") storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store) 现在设置我们的StorageContext。我们将把它作为LLM传递给Mixtral,这样我们就可以在完成索引后测试...
首先，为了知道我们的机器人被提及了，我们需要知道机器人的用户ID。在幕后，Slack不使用用户名甚至不是@-handles，而是在所有Slack安装中都是全局唯一的ID。我们必须获取它：auth_response = app.client.auth_test()bot_user_id = auth_response["user_id"]现在我们添加了一个非常复杂的代码块，通过Slack的消息对...
# Create a local Qdrant vector store client = qdrant_client.QdrantClient(path="qdrant_mm_db") text_store = QdrantVectorStore( client=client, collection_name="text_collection" ) image_store = QdrantVectorStore( client=client, collection_name="image_collection" ) storage_context = StorageCo...
1 pip install myscale-client llama 将使用MyScaleDB作为向量搜索引擎来开发查询引擎。这是一个专门为可扩展应用程序设计的高级SQL向量数据库。 获取查询引擎的数据 对于这个例子,将使用Nike目录数据集。使用以下代码下载并准备数据: Python 复制 1 from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader...
client = boto3.client('sagemaker', region_name=aws_region)client.delete_endpoint(EndpointName=endpoint_name)client.delete_endpoint_config(EndpointConfigName=endpoint_configuration) 要使用 SageMaker 控制台,请完成以下步骤: 在SageMaker 控制台的导航窗格中的推理下,选择端点 ...
chroma_collection = chroma_client.create_collection("quickstart") # 使用刚才创建的集合创建一个向量存储实例 vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collection) # 配置存储上下文,指定使用刚才创建的向量存储 storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store) ...
1 pip install myscale-client llama 1. 复制 将使用MyScaleDB作为向量搜索引擎来开发查询引擎。这是一个专门为可扩展应用程序设计的高级SQL向量数据库。 获取查询引擎的数据 对于这个例子,将使用Nike目录数据集。使用以下代码下载并准备数据: ...
client=boto3.client('sagemaker',region_name=aws_region)client.delete_endpoint(EndpointName=endpoint_name)client.delete_endpoint_config(EndpointConfigName=endpoint_configuration) 要使用 SageMaker 控制台,请完成以下步骤: 在SageMaker 控制台的导航窗格中的推理下,选择端点 ...
db = chromadb.PersistentClient(path="D:\\GitHub\\LEARN_LLM\\LlamaIndex\\vector_store\\chroma_db") (3)创建 chroma 数据库的 collection chroma_collection = db.get_or_create_collection("quickstart") (4)将 chroma_collection 使用 LlamaIndex 的 ChromaVectorStore 进行以下类型转换和封装,转换成 Llama...