RAG(检索增强生成) 就是通过检索获取相关的知识并将其融入 Prompt,让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此,可以将 RAG 的核心理解为 “检索 + 生成”,前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力,召回目标知识;后者则是利用大模型和 Prompt 工程,将召回的知识合理利用,生成目标答案。 从RAG 系统的...
接入RAG 管道 选项1:使用 LlamaParse 选项2:使用 SimpleDirectoryReader 构建RAG 管道,定义结构化输出schema 运行查询 参考文档 只需定义 Pydantic 对象,将其附加到 LLM(as_structured_llm(...)),就能使你通过块级 RAG 或文档级 RAG 进行结构化抽取,支持异步和流式输出。 下面让我们一起来探索llamaindex这...
这里主要基于文档的nodes、不同的引擎,生成RAG的测试数据 importosfromllama_index.core.llama_dataset.generatorimportRagDatasetGeneratorfromllama_index.core.prompts.baseimportPromptTemplatefromllama_index.core.prompts.prompt_typeimportPromptTypefromllama_index.core.llama_datasetimportLabeledRagDatasetfromllama_index....
第一步需要在 LlamaIndex 创建一个标准的 RAG 检索引擎,为了方便演示,该检索器仅使用默认的向量相似度搜索方式进行上下文过滤,如果想了解更完整的 RAG 搭建方法,可以参考 OpenVINO notebooks 仓库中的另一个示例: https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/tree/latest/notebooks/llm-rag-llamaindex from ...
This example application is designed to show how LlamaIndex applications can be deployed on Koyeb. Getting Started Follow the steps below to deploy and run the LlamaIndex RAG application on your Koyeb account. Requirements You need: a Koyeb account to successfully deploy and run this application...
documents = loader.load(file_path=text_example_en_path) index = VectorStoreIndex.from_documents(documents) query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=2) 在完成 RAG 检索引擎创建后,可以直接调用 LlamaIndex 的接口将它包装为一个 Agent 的工具,如下所示,同时需要添加对该工具的描述,以便 LL...
上篇文章我们通过一个简单的例子,学习了LlamaIndex的安装和基本使用,使用 LlamaIndex 构建了一个简单的RAG问答系统。今天我们开始系统化学习,首先看一下LlamaIndex的Load部分。Load部分负责文件数据链接。 0. 文件类型加载器:SimpleDirectoryReader 上篇文章代码的一开始,我们就使用了这个Reader: from llama_index.core ...
Feb 22, 2024 LlamaIndex_RAG_SelfChunking.ipynb Updating Self Chunking example to LlamaIndex Core Feb 23, 2024 LlamaIndex_Solar-10.7B-Instruct-RAG.ipynb Update to LlamaIndex Core (see README) Feb 22, 2024 LlamaIndex_Yi-34B-RAG.ipynb Update to LlamaIndex Core (see README) Feb 22, 2024 ...
官网_starter_example_loca 官网_usage_custom 来源:https://blog.csdn.net/weixin_44598554/article/details/141357018 总结 ## 文章总结 这篇文章主要介绍了如何在`llama-index`框架下加载和使用本地的大型语言模型(LLM)与嵌入模型(Embedding Model),并展示了如何基于这些本地模型搭建简易的检索增强型生成器(RAG, ...
将Llama-index应用于Agentic RAG-Router查询引擎中,可以极大地提升查询效率和灵活性。具体而言,每个代理都可以利用Llama-index对其负责的数据子集进行快速索引和检索,而无需等待整个数据集的加载。同时,由于Llama-index的压缩特性,可以进一步减少数据传输的带宽消耗,加速代理间的通信。 实例解析:假设我们有一个包含全球航班...