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...
从llama_index中导入GPTVectorStoreIndex、StorageContext以及vector_stores模块中的MilvusVectorStore 从Milvus中导入default_server 导入了os和load_dotenv以加载 API key from llama_index import GPTVectorStoreIndex, StorageContext from llama_index.vector_stores import MilvusVectorStore from milvus import default_ser...
vector_store = QdrantVectorStore(client=client, collection_name=collection_name) # storage: 指定存储空间 storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store) # 创建 index:通过 Storage Context 关联到自定义的 Vector Store index = VectorStoreIndex(nodes, storage_context=storage_cont...
调用default_server上的start()命令来启动本地 Milvus Lite 实例。 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...
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...
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...
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 ) # build query engine query_engine = vector_index.as_query_en...
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。