首先，我们创建一个新的VectorStoreIndex，这是一个内存中的向量存储，我们将在其中存储我们的事实。一开始它是空的。index = VectorStoreIndex([])接下来，我们创建3个Document对象，并将它们插入我们的索引。真实的文档可以是庞大的文本块，整个PDF，甚至是图像，但这些只是一些简单的、适合Slack消息大小的事实。doc...
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...
# For Azure OpenAIfrom llama_index.llms import AzureOpenAIfrom llama_index.embeddings import AzureOpenAIEmbeddingfrom llama_index import ( VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, KnowledgeGraphIndex, ServiceContext,)from llama_index.storage.storage_context import StorageContextimport loggingimport...
index = VectorStoreIndex.from_documents(docs) LlamaIndex中不同类型的索引以不同的方式处理数据: Summary Index :将节点存储为一个顺序链,在查询期间,如果没有指定其他查询参数,则将所有节点加载到Response Synthesis模块中。 Vector Store Index:将每个节点和相应的嵌入存储在Vector Store中,查询涉及获取top-k最相...
首先,如果您还没有安装llama-index,请使用pip install llama-index,并在进行初始化时引入您的依赖项: fromllama_indeximport VectorStoreIndex, Document index = VectorStoreIndex([]) 在以前我们只是回复“是的?”(第73行),现在让我们向查询引擎发送一个查询并用响应回复: query = element.get('text') query_...
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 Store Index:每个Node一个向量,查询的时候取top-k相似 Tree Index:树形Node,从树根向叶子查询,可单边查询,或者双边查询合并。 Keyword Table Index:每个Node有很多个Keywords链接,通过查Keyword能查询对应Node。 不同的索引方式决定了Query选择Node方式的不同。
# create vector index llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo") service_context = ServiceContext.from_defaults(llm=llm, chunk_size=chunk_size) vector_index = VectorStoreIndex.from_documents( eval_documents, service_context=service_context ) query_engine = vector_index.as_query_e...
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。