LangChain区分了聊天llm (ChatOpenAI)和llm (OpenAI),而LlamaIndex在构造函数中使用is_chat_model参数来进行区分。 LlamaIndex区分官方OpenAI端点和openaillike端点,而LangChain通过openai_api_base参数决定向何处发送请求。 LlamaIndex用role参数标记聊天消息,而LangChain使用单独的类。 2个框架基本没什么差别,我们继续 ...
rerank_llm = SentenceTransformerRerank(model=rerank_llm_name, top_n=3) documents = SimpleDirectoryReader("./custom_data/").load_data() print(documents) embedding_model = "local:./bge-large-zh/" #embeddings = ModelScopeEmbeddings4LlamaIndex(model_id=embedding_model) # Model names selected_m...
LangChain区分了聊天llm (ChatOpenAI)和llm (OpenAI),而LlamaIndex在构造函数中使用is_chat_model参数来进行区分。 LlamaIndex区分官方OpenAI端点和openaillike端点,而LangChain通过openai_api_base参数决定向何处发送请求。 LlamaIndex用role参数标记聊天消息,而LangChain使用单独的类。 2个框架基本没什么差别,我们继续 ...
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...
llm = QwenCustomLLM()# 方式1:本地加载模型方式进行调用service_context = ServiceContext.from_defaults(llm=llm, embed_model="local:L:/20230713_HuggingFaceModel/BAAI_bge-large-zh")# TODO 方式2:调整embed_model为在线模型# 思路:继承BaseEmbedding类,将加载Embedding模型部分封装为REST接口。可重点参考下Ope...
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 ...
embed_model="local", llm=llm, # This should be the LLM initialized in the task above. ) documents = SimpleDirectoryReader( input_dir="mock_notebook/", ).load_data() index = VectorStoreIndex.from_documents( documents=documents, service_context=service_context, ...
Description Added small change that allows users to run rag evaluation locally by using a local embedding model. Before, required OpenAI API access, now you can pass in any BaseEmbedding model from...
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的索引和检索功能为文档定义单独的查询引擎。 #Building Indexes for each of the Documents ...
LangChain区分了聊天llm (ChatOpenAI)和llm (OpenAI),而LlamaIndex在构造函数中使用is_chat_model参数来进行区分。 LlamaIndex区分官方OpenAI端点和openaillike端点,而LangChain通过openai_api_base参数决定向何处发送请求。 LlamaIndex用role参数标记聊天消息,而LangChain使用单独的类。