打开llamaindex_RAG.py贴入以下代码 import osos.environ['NLTK_DATA'] = '/root/nltk_data'from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReaderfrom llama_index.core.settings import Settingsfrom llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddingfrom llama_index.legacy.callbacks impor...
Tutorial/docs/L1/LlamaIndex at camp3 · InternLM/Tutorial RAG(Retrieval Augmented Generation,RAG) 检索增强生成 简单说一下RAG,中文名检索增强生成, 就是一种更高级的知识检索技术。2024年可谓是RAG元年,做RAG的产品非常多。它的核心思路如图所示: 教程中的比喻也非常的经典: 如果只使用LLM来产生信息 就等价...
Tutorial/docs/L1/LlamaIndex/readme_local.md at camp4 · InternLM/Tutorialgithub.com/InternLM/Tutorial/blob/camp4/docs/L1/LlamaIndex/readme_local.md 基础知识 RAG 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)技术的用处是在不训练大语言模型的前提下,通过知识库提高大语言模型的能力。 LlamaIndex...
它展示了如何使用主动性RAG框架创建一个AI驱动的交易助手。这个助手不仅仅是一个理论概念;它是由LlamaIndex的代理/工具/RAG抽象驱动的实用工具,有可能改变个人与股市互动的方式。教程由@AdiDror6呈现,表明它很可能对那些想要开始一个“有趣周末项目”的人来说是用户友好且易于访问的。如果您对AI在交易中的实际应用...
Breadcrumbs Tutorial /docs /L1 /LlamaIndex / readme.mdTop File metadata and controls Preview Code Blame 330 lines (273 loc) · 12.7 KB Raw llamaindex+Internlm2 RAG实践 本文将分为以下几个部分来介绍,如何使用 LlamaIndex 来部署 InternLM2 1.8B(以 InternStudio 的环境为例) 前置知识 环境、模型...
LlamaIndex 🦙(@llama_index):CRAG(Yan等人)是一种很酷的先进RAG技术,用于评估检索质量,并在现有知识库不足时执行网络搜索作为备用上下文。Hanane Dupouy有教程幻灯片展示如何操作。 CRAG(Yan等人)是一种很酷的先进RAG技术,用于评估检索质量,并在现有知识库不足时执行网络搜索作为备用上下文。Hanane Dupouy有教程...
You can integrate Atlas Vector Search withLlamaIndexto implement retrieval-augmented generation (RAG) in yourLLMapplication. This tutorial demonstrates how to start using Atlas Vector Search with LlamaIndex to perform semantic search on your data and build aRAGimplementation. Specifically, you perform th...
RAG技术实现。 langchain, llama_index. Contribute to leo038/RAG_tutorial development by creating an account on GitHub.
LlamaIndex RAG 1. 前置知识 正式介绍检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)技术以前,大家不妨想想为什么会出现这样一个技术。 给模型注入新知识的方式,可以简单分为两种方式,一种是内部的,即更新模型的权重,另一个就是外部的方式,给模型注入格外的上下文或者说外部信息,不改变它的的权重。 第一种方式,改...
Join developers from around the globe in creating innovative large language model (LLM) applications powered by NVIDIA and LLamaIndex technologies. We encourage you to build retrieval-augmented generation (RAG), agentic, or beyond-agentic RAG applications in any domain that interests you and win one...