学习一下llamaindex的使用,官网demo是使用了VectorStoreIndex来构建检索索引。 docs.llamaindex.ai/en/l 示例是这个: import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..." os.environ["http_proxy"] = "http://127.0.0.1:7890" os.environ["https_proxy"] = "http://127.0.0.1:7890" from llama_in...
index = VectorStoreIndex.from_vector_store(vector_store=vector_store) 为了利用存储抽象,需要定义一个StorageContext对象: from llama_index.storage.docstore import SimpleDocumentStore from llama_index.storage.index_store import SimpleIndexStore from llama_index.vector_stores import SimpleVectorStore from llam...
使用MilvusVectorStore 连接向量存储,并传入主机和端口参数。 代码语言:javascript 复制 default_server.start()vector_store=MilvusVectorStore(host="127.0.0.1",port=default_server.listen_port) 4. 配置存储上下文,以便 LlamaIndex 了解在哪里存储索引。然后使用GPTVectorStoreIndex创建索引,并传入创建索引的文档和存储...
fromllama_indeximportGPTSimpleVectorIndex index = GPTSimpleVectorIndex(nodes) 多个索引(Index)结构复用 Node 当想在多个索引中,复用一个 Node 时,可以通过定义 DocumentStore 结构,并在添加Nodes时指定 DocumentStore fromgpt_index.docstoreimportSimpleDocumentStore docstore = SimpleDocumentStore() docstore.add_doc...
5 index = VectorStoreIndex.from_documents( 6 documents, storage_context=storage_context 7 ) 8 query_engine = index.as_query_engine() 一旦数据被输入到向量存储中,就会创建一个索引。下一步是将查询引擎转换为工具。为此,将使用LlamaIndex的QueryEngineTool方法。
index=VectorStoreIndex(nodes) 下面我们为维基百科节点创建一个摘要索引。 存储索引 LlamaIndex可以为所以提供多种存储方式,可以根据不同的需要进行选择。 1、基本方法 LlamaIndex使用persist()方法可以存储数据,使用load_index_from_storage()方法可以毫不费力地检索数据。
index = VectorStoreIndex(nodes) 下面我们为维基百科节点创建一个摘要索引。 存储索引 LlamaIndex可以为所以提供多种存储方式,可以根据不同的需要进行选择。 1、基本方法 LlamaIndex使用persist()方法可以存储数据,使用load_index_from_storage()方法可以毫不费力地检索数据。
vector_store =MilvusVectorStore( host ="127.0.0.1", port = default_server.listen_port) 4.配置存储上下文,以便 LlamaIndex 了解在哪里存储索引。然后使用 GPTVectorStoreIndex创建索引,并传入创建索引的文档和存储上下文。随后我们就可以像平常一样查询索引。
vector_index = VectorStoreIndex.from_documents(wiki_documents + SimpleDirectoryReader("./graph_data").load_data())vector_query_engine = vector_index.as_query_engine()查询方法 5：自定义组合查询引擎（KG 检索器和向量索引检索器的组合）LlamaIndex 创造了一个 CustomRetriever。你可以在下面的代码中看到它...
(6)创建 VectorStoreIndex 时,使用 from_documents 函数中的 storage_context 参数,将上面自定义的 storage_context 传入。 index = VectorStoreIndex.from_documents( documents, storage_context=storage_context ) 完整代码如下: importchromadb fromllama_index.coreimportVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader ...