from unstructured.partition.pdf import partition_pdf from unstructured.staging.base import elements_to_json import json file_path = 'The_Worlds_Billionaires.pdf' raw_pdf_elements = partition_pdf( filename=file_path, extract_images_in_pdf=False, infer_table_structure=True, chunking_strategy='by_ti...
# 导入PDF文档from llama_index.core import SimpleDirectoryReader documents = SimpleDirectoryReader( input_dir="./data", filename_as_id=True ).load_data() 2. 索引类型 LlamaIndex 提供多种索引方式: VectorStoreIndex:向量存储索引 ListIndex:列表索引 TreeIndex:树形索引 KeywordTableIndex:关键词表索引 Kno...
Tree Index:从一组节点构建层次树,查询涉及从根节点向下遍历到叶节点。 Keyword Table Index:从每个Node中提取关键字构建映射,查询提取相关关键字获取对应的Node。 具体使用索引,请详细查看官方文芳并根据用例做出选择。 使用下面代码为PDF文件创建一个索引。 我们也可以直接从Node对象中创建索引,然后将文档解析为Node或...
Tree Index:从一组节点构建层次树,查询涉及从根节点向下遍历到叶节点。 Keyword Table Index:从每个Node中提取关键字构建映射,查询提取相关关键字获取对应的Node。 具体使用索引,请详细查看官方文芳并根据用例做出选择。 使用下面代码为PDF文件创建一个索引。 我们也可以直接从Node对象中创建索引,然后将文档解析为Node或...
Keyword Table Index:从每个Node中提取关键字构建映射,查询提取相关关键字获取对应的Node。 具体使用索引,请详细查看官方文芳并根据用例做出选择。 使用下面代码为PDF文件创建一个索引。 我们也可以直接从Node对象中创建索引,然后将文档解析为Node或手动创建Node: ...
在我们的例子中,使用 LlamaIndex 来构建自定义检索器,使用 Gemini 来构建嵌入模型和LLM推理,并使用 PyPDF 来构建数据连接器,因此,需要安装所需的库。 !pip install llama-index !pip install llama-index-multi-modal-llms-gemini !pip install llama-index-embeddings-gemini ...
Keyword Table Index:从每个Node中提取关键字构建映射,查询提取相关关键字获取对应的Node。 具体使用索引,请详细查看官方文芳并根据用例做出选择。 使用下面代码为PDF文件创建一个索引。 我们也可以直接从Node对象中创建索引,然后将文档解析为Node或手动创建Node: ...
知識圖檢索器 (KG Table Retriever)知識圖檢索器從節點的分層樹中檢索節點。支持 keywords、embeddings、和hybrid模式。1. 關鍵字模式(keywords): 使用查詢中提取的關鍵字來尋找相關的節點。2. 嵌入模式(embeddings): 使用嵌入向量來尋找相關的節點。3. 混合模式(hybrid): 同時使用關鍵字和嵌入向量來尋找相關的三元組...
Keyword Table Index:从每个Node中提取关键字构建映射,查询提取相关关键字获取对应的Node。 具体使用索引,请详细查看官方文芳并根据用例做出选择。 使用下面代码为PDF文件创建一个索引。 我们也可以直接从Node对象中创建索引,然后将文档解析为Node或手动创建Node: ...
文档(Document)是任何数据源的容器 —— 例如一个PDF文件、一个API输出或者从数据库检索的数据。 节点(Node)是LlamaIndex中数据的原子单位,代表来源文档的一个“chunk”。节点具有元数据,这些元数据将它们与所在的文档以及其他节点相关联。 2、Connectors