在构建索引时,我们可以选择使用Llama-Index提供的MetadataMode来指定索引的元数据信息。 微调Embedding模型 在构建完索引后,我们就可以开始进行Embedding模型的微调了。在微调过程中,我们需要使用GPU加速训练,以提高训练的速度和效率。具体来说,我们可以使用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)来定义Embedding模型,并使用GPU来...
3.2 Embedding 封装 3.3 基于LlamaIndex和ChatGLM4的验证 3.4 自定义Prompt 三、基于LLamaIndex封装ChatGLM4 当前llamaindex不支持国产模型,需要自定义大模型方式封装。 Llamaindex支持的模型列表 源码参考:github.com/run-llama/ll 3.1 LLM封装 LLM封装,参考 docs.llamaindex.ai/en/s from typing import Optional, ...
LlamaIndex 使用 embeddings 来将数据转换为适合语言模型处理的形式。 定义: Embeddings 是一种表示技术,用于将文本转换为固定长度的向量。这些向量在向量空间中表示文本的语义。 用途: Embeddings 通常用于文本分类、相似性计算、聚类等任务。 常用的 embedding 模型包括: Word2Vec GloVe BERT Sentence Transformers 2. ...
fromllama_index.embeddings.dashscopeimportDashScopeEmbedding# 初始化 Embedding 模型embedder = DashScopeEmbedding( model_name="text-embedding-v2") text_to_embedding = ["风急天高猿啸哀","渚清沙白鸟飞回","无边落木萧萧下","不尽长江滚滚来"]# 调用 Embedding 模型result_embeddings = embedder.get_...
加载本地embedding模型 如果没有找到 llama_index.embeddings.huggingface 那么:pip install llama_index-embeddings-huggingface 还不行进入官网,输入huggingface进行搜索 from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding from llama_index.core import Settings ...
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...
QA对话目前是大语言模型的一大应用场景,在QA对话中,由于大语言模型信息的滞后性以及不包含业务知识的特点,我们经常需要外挂知识库来协助大模型解决一些问题。在外挂知识库的过程中,embedding模型的召回效果直接影响到大模型的回答效果,因此,在许多场景下,我们都需要微调我们的embedding模型来提高我们的召回效果。下面,我们...
使用modelscope的embedding模型(包含下载)self.embed=pipeline(Tasks.sentence_embedding,model=self.model_id)exceptImportErrorase:raiseValueError("Could not import some python packages.""Please install it with `pip install modelscope`.")fromedef_get_query_embedding(self,query:str)->List[float]:text=...
有许多嵌入模型可以选择。默认情况下,LlamaIndex使用OpenAI的text-embedding-ada-002。llama-index还支持Langchain提供的任何嵌入模型,以及提供一个易于扩展的基类,用于实现您自己的嵌入。 在LlamaIndex中,最常见的是在ServiceContext对象中指定嵌入模型,然后在向量索引中使用。在索引构建过程中,将使用嵌入模型来嵌入文档,以...
response = index.query("What did the author do growing up?", mode="embedding") 1. 2. 3. 4. 5. 具体可参考link。 设置回复模式(response_mode) 注意:此选项在GPTreeIndex中不可用/使用。 索引还可以通过response_mode具有以下响应模式: default:对于给定的索引,“创建和完善”通过顺序浏览每个节点的答...