当想在多个索引中,复用一个 Node 时,可以通过定义 DocumentStore 结构,并在添加Nodes时指定 DocumentStore fromgpt_index.docstoreimportSimpleDocumentStore docstore = SimpleDocumentStore() docstore.add_documents(nodes) index1 = GPTSimpleVectorIndex(nodes, docstore=docstore) index2 = GPTListIndex(nodes, docst...
为了利用存储抽象,需要定义一个StorageContext对象: from llama_index.storage.docstore import SimpleDocumentStore from llama_index.storage.index_store import SimpleIndexStore from llama_index.vector_stores import SimpleVectorStore from llama_index.storage import StorageContext storage_context = StorageContext.fr...
为了利用存储抽象,需要定义一个StorageContext对象: fromllama_index.storage.docstoreimportSimpleDocumentStore fromllama_index.storage.index_storeimportSimpleIndexStore fromllama_index.vector_storesimportSimpleVectorStore fromllama_index.storageimportStorageContext storage_context=StorageContext.from_defaults( docstore=...
首先,它会创建一个存储上下文storage_context: 这个存储上下文会有docstore,graph_store,index_store和vector_store,如下图所示: 切分文档,将所有原始语料文档转为若干个TextNode 创建切分器为SentenceSplitter,即基于句子的切分机制。分块大小为1024,重叠为200. 遍历documents列表,为这1个语料文档创建一个文档哈希值 然...
index2 = GPTListIndex(nodes, docstore=docstore) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 如果没指定 docstore,则会在创建 Index 时隐式创建一个。 索引中插入文档 也可以将文档插入到索引 from llama_index import GPTSimpleVectorIndex index = GPTSimpleVectorIndex([]) ...
调用后,将创建一个名为storage的文件夹,其中包含三个文件:docstore.json、index_store.json和vector_store.json。这些文件分别包含文档、索引元数据和向量 embedding。如果需要可扩展的版本,可能需要将向量数据库作为向量索引存储。 如果想要加载索引,需要从llama_index导入另外两个模块StorageContext和load_index_from_stor...
docstore=SimpleDocumentStore(), vector_store=SimpleVectorStore(), index_store=SimpleIndexStore(), ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 使用索引查询数据 在使用LlamaIndex建立了结构良好的索引之后,下一个关键步骤是查询该索引,本文的这一部分将说明查询LlamaIndex中索引的数据的过程和方法。
docstore=SimpleDocumentStore(), vector_store=SimpleVectorStore(), index_store=SimpleIndexStore(), ) 使用索引查询数据 在使用LlamaIndex建立了结构良好的索引之后,下一个关键步骤是查询该索引,本文的这一部分将说明查询LlamaIndex中索引的数据的过程和方法。
docstore=SimpleDocumentStore(), vector_store=SimpleVectorStore(), index_store=SimpleIndexStore(), ) 使用索引查询数据 在使用LlamaIndex建立了结构良好的索引之后,下一个关键步骤是查询该索引,本文的这一部分将说明查询LlamaIndex中索引的数据的过程和方法。
调用后,将创建一个名为storage的文件夹,其中包含三个文件:docstore.json、index_store.json和vector_store.json。这些文件分别包含文档、索引元数据和向量 embedding。如果需要可扩展的版本,可能需要将向量数据库作为向量索引存储。 如果想要加载索引,需要从llama_index导入另外两个模块StorageContext和load_index_from_stor...