from llama_index.llms.ollama import Ollama documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data() # bge-base embedding model Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="BAAI/bge-base-en-v1.5") # ollama Settings.llm = Ollama(model="llama3", request_timeout=360.0) index = Vecto...
原因是:无论 LLM 还是 embedding 模型的调用都是在本地,而我本地电脑的性能确属一般(几乎只能利用到 CPU 资源,没有 GPU 资源),这样就导致代码运行速度缓慢。 本文我们将介绍,如何通过调用国产大模型 DeepSeek 的 API 为我们的 RAG 应用提速,我们将把对本地 Ollama 的模型调用替换成对 DeepSeek API 的调用...
ollama_embedding=OllamaEmbedding("mistral")# LlamaIndex管道配置,处理分块、嵌入,并将嵌入存储在向量存储中。pipeline=IngestionPipeline(transformations=[SentenceSplitter(chunk_size=350,chunk_overlap=50),ollama_embedding,],vector_store=es_vector_store)# 从json文件加载数据到LlamaIndex文档列表documents=get_do...
└── paul_graham_essay.txt 我们通过resolve_embed_model使用 BAAI/bge-small-en-v1.5 模型,它解析为我们库中的HuggingFaceEmbedding类。同时,我们使用 Ollama LLM 封装来加载 mistral 模型。 查询数据 向starter.py添加以下代码: query_engine =index.as_query_engine() response= query_engine.query("What di...
5、引入embedding embed_model = LangchainEmbedding( HuggingFaceInferenceAPIEmbeddings(api_key=HF_...
(RAG-Embedding-Vector)/增加检索-文本向量-知识库搭建 1.5万 29 82:09:27 App 【共200集已完结】大佬爆肝!预定2025年B站最全最细自学AI大模型(python基础+项目实战)全套教程!仅此一家!你想学的这里都有!再发最后一遍! 7.7万 1453 28:05:38 App B站首推!2025最新版全套AI大模型(LLM+RAG系统+GPT-4...
embedding of a question with the embeddings of our Nodes to see which Nodes may contain the data needed to answer that question. Because the default service context is OpenAI, the default embedding isOpenAIEmbedding. If using different models, say through Ollama, use thisEmbedding(see allhere)...
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...
!wget 'https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/resource/rag/xianjiaoda.md' -O 'data/xianjiaoda/xianjiaoda.md' documents = SimpleDirectoryReader("/mnt/workspace/data/xianjiaoda/").load_data() documents Step4: 使用 GTE 模型构造 Embedding ...
人工智能_大模型089_大语言模型开发框架_LlamaIndex004_RAG实现_检索后重排序封装_单轮多轮回答封装_自定义底层Prompt_LLM_Embedding---人工智能工作笔记0234,然后我们给指定的这个text-embedding-3-small向量化模型,在对内容进行向量化的时候,使用512维进行向量化.。当然