LlamaIndex通过数据连接器(也称为Reader)来完成这一操作。数据连接器从不同的数据源中摄入数据,并将数据格式化为Document对象。Document是数据的集合(目前为文本,未来可能包括图像和音频)以及关于这些数据的元数据。 使用SimpleDirectoryReader加载 最简单的读取器是我们的SimpleDirectoryReader,它会根据给定目录中的每个文件...
支持从本地文件、数据库、APIs等获取数据：代码示例：加载PDF文件 from llama_index.core import SimpleDirectoryReader # 加载目录下所有PDF reader = SimpleDirectoryReader(input_dir="data", file_extractor={".pdf": "PDFReader"}) documents = reader.load_data() print(f"已加载 {len(documents)} 篇...
VectorStoreIndexfromllama_index.readers.file.baseimport(DEFAULT_FILE_READER_CLS,ImageReader,)fromllama_index.response.notebook_utilsimport(display_response,display_image,)fromllama_index.indices.query.query_transform.baseimport(ImageOutputQueryTransform,)# NOTE: we add filename as metadata for all docume...
Python from llama_index.core import SimpleDirectoryReader # 加载目录下所有PDF reader = SimpleDirectoryReader(input_dir="data", file_extractor={".pdf": "PDFReader"}) documents = reader.load_data() print(f"已加载 {len(documents)} 篇文档") 4.2 文档与节点(Documents/Nodes) Document:原始数据单元(...
# on .env file GOOGLE_API_KEY="<your-api-key>" 我們從 .env 檔案載入環境變數,以安全地儲存敏感的 API 金鑰。這將確保我們的雙子座應用程式介面(Gemini API)或谷歌應用程式介面(Google API)始終受到保護。 我們將使用 Jupyter Notebook 完成專案。建立一個 Jupyter Notebook 檔案,然後開始逐步實施。 步驟4...
如果你需要将索引保存到文件中,可以使用FileIndex: from llama_index import FileIndexindex = FileIndex("index_file.idx")index.add_document(processed_text)index.save() AI代码助手复制代码 训练模型 构建索引后,我们可以使用Llama Index提供的模型训练功能来优化索引的查询性能。Llama Index支持多种模型,包括TF-...
file to text.Ifnot specified, use default fromDEFAULT_FILE_READER_CLS. num_files_limit (Optional[int]):Maximumnumber of files to read.DefaultisNone. file_metadata (Optional[Callable[str,Dict]]):Afunction that takes in a filename and returns aDictof metadata for theDocument.DefaultisNone. ...
_file( File "/llama_index/core/readers/file/base.py", line 303, in load_file default_file_reader_cls = SimpleDirectoryReader.supported_suffix_fn() File "/llama_index/core/readers/file/base.py", line 35, in _try_loading_included_file_formats raise ImportError("`llama-index-readers-file`...
数据源:使用 Elasticsearch Reader 提取文档。 嵌入模型:将数据编码为向量用于语义搜索。 向量存储:将 Elasticsearch 用作向量化文档的搜索存储库。 高级存储:配置如文档摘要或知识图谱等结构。 使用LlamaIndex 和 Elasticsearch 构建 FAQ 搜索引擎 数据准备 我们将使用Elasticsearch 服务 FAQ作为示例。每个问题都从网站中提...
input_files=["temp.png"], file_extractor=file_extractor ) img_docs = img_reader.load_data() os.remove("temp.png") terms_docs.update( extract_terms( img_docs, term_extract_str, llm_name, model_temperature, api_key, ) ) st.session_state["terms"].update(terms_docs) ...