( response_mode="tree_summarize", use_async=True ) doc_summary_index = DocumentSummaryIndex.from_documents( city_docs, llm=chatgpt, transformations=[splitter], response_synthesizer=response_synthesizer, show_progress=True, ) current doc id: Toronto current doc id: Seattle current doc id: ...
] 按照LlamaIndex开始教程中的建议,我从链接--https://raw.githubusercontent.com/run-llama/llama_index/main/docs/docs/examples/data/paul_graham/paul_graham_essay.txt下载并放置了一个名为data的文件夹,其中包含了一本冗长的传记。 在Visual Studio代码中,我创建了一个starter.py文件,其内容如下: 复制 from...
from llama_index import download_loader GoogleDocsReader = download_loader('GoogleDocsReader') loader = GoogleDocsReader() documents = loader.load_data(document_ids=[...]) LlamaIndex提供了的各种数据连接器包括: SimpleDirectoryReader:支持本地文件目录中的多种文件类型(.pdf, .jpg, .png, .docx等)。
llamaindex 分成检索:https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/query_engine/multi_doc_auto_retrieval/multi_doc_auto_retrieval/ "分层检索"是一种检索方法,它将检索过程分解为多个层次,每个层次都有不同的目标和策略。 这种方法通常用于处理复杂的检索任务,特别是当需要从大规模的文档集合中检索出与用户查...
city_docs, service_context=service_context, response_synthesizer=response_synthesizer ) 建立索引后,我们可以获得任何给定文档的摘要: summary=doc_summary_index.get_document_summary("Boston") 接下来,我们来看一个基于 LLM 的索引检索示例。 from llama_index.indices.document_summary import DocumentSummaryIndex...
loader=GoogleDocsReader() documents=loader.load_data(document_ids=[...]) 1. 2. 3. 4. 5. LlamaIndex提供了的各种数据连接器包括: SimpleDirectoryReader:支持本地文件目录中的多种文件类型(.pdf, .jpg, .png, .docx等)。 NotionPageReader:从Notion获取数据。
GoogleDocsReader = download_loader('GoogleDocsReader') loader = GoogleDocsReader() documents = loader.load_data(document_ids=[...]) LlamaIndex提供了的各种数据连接器包括: SimpleDirectoryReader:支持本地文件目录中的多种文件类型(.pdf, .jpg, .png, .docx等)。
嵌入模型使用与配置的完整指南在此处可获得。https://docs.llamaindex.ai/en/stable/module_guides/models/embeddings/ 从源码安装 克隆此仓库:git clone https://github.com/jerryjliu/llama_index.git。然后执行以下操作: 安装poetry —— 它将帮助你管理包依赖 ...
splits = text_splitter.split_documents(docs) from langchain_community.embeddings.fastembed import FastEmbedEmbeddings from langchain_community.vectorstores import Chroma vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=FastEmbedEmbeddings()) ...
response_synthesizer=ResponseSynthesizer.from_args(response_mode="tree_summarize",use_async=True)doc_summary_index=GPTDocumentSummaryIndex.from_documents(city_docs,service_context=service_context,response_synthesizer=response_synthesizer) 建立索引后,我们可以获得任何给定文档的摘要: ...