from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding from llama_index.core import Settings Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding( model_name=f"{embed_model_path}",device='cuda' ) 加载本地LLM模型 还是那句话,如果以下代码不行,进官网搜索Custom LLM Model from llama_index.core.llms...
# create LLM and Embedding Model embed_model = OpenAIEmbedding() llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo") service_context = ServiceContext.from_defaults( embed_model=embed_model, llm=llm) # load data documents = SimpleDirectoryReader( input_dir="../dataFiles").load_data(show_progress=True...
# create LLM and Embedding Model embed_model = OpenAIEmbedding() llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo") service_context = ServiceContext.from_defaults( embed_model=embed_model, llm=llm) # check if data indexes already exists if not os.path.exists("./storage"): # load data docum...
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4-1106-preview", temperature=0, streaming=True) # Embedding Model embed_model = OpenAIEmbedding( model="text-embedding-3-small", embed_batch_size=100 ) # Set Llamaindex Configs Settings.llm = llm Settings.embed_model = embed_model 然后利用LlamaIndex的索引...
Step4: 使用 GTE 模型构造 Embedding embedding_model="iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base"classModelScopeEmbeddings4LlamaIndex(BaseEmbedding,ABC):embed:Any=Nonemodel_id:str="iic/nlp_gte_sentence-embedding_chinese-base"def__init__(self,model_id:str,**kwargs:Any,)->None:super().__init...
embed_model = finetune_engine.get_finetuned_model() embed_model 评估微调后的模型 在评估阶段,我们对比了微调前、后的BAAI/bge-base-zh-v1.5模型以及OPENAI的ada002的Embedding模型的召回效果,代码如下: from llama_index.embeddings import OpenAIEmbedding ...
通过加参数可以指定模型,以 ListIndex 为例,可选default默认格式和embedding嵌入特征模式。 如果是default,则是 创建并提纯(create and refine)的顺序迭代通过 Node; 如果是embedding,则根据 top-k 相似的 nodes 进行回复合成。 index = GPTListIndex.from_documents(documents)# mode="default"response = index.quer...
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_...
然后,我们使用文本嵌入模型(text embedding model)获取所有问题的嵌入(embeddings)。 对于每个 qi,都要计算与问题 q 的相似度 sim(q,qi),对应于嵌入之间的余弦相似度。问题 q 的答案相关程度得分 AR 计算如下: 1.3 Context Relevance 这是一个用于衡量检索质量的指标,主要评估检索到的上下文对用户提供给系统的问题...
service_context= ServiceContext.from_defaults(chunk_size=1024, llm=llm, embed_model="local:BAAI/bge-large-en") index=VectorStoreIndex.from_documents( documents, service_context=service_context ) 0x3:Query Index 将输入query通过embedding大模型生成嵌入空间向量,然后通过向量相似度搜索算法,在向量知识库里...