LLamaIndex将输入文档分解为节点的较小块。这个分块是由NodeParser完成的。默认情况下,使用SimpleNodeParser,它将文档分块成句子。 分块过程如下: NodeParser接收一个Document对象列表; 使用spaCy的句子分割将每个文档的文本分割成句子; 每个句子都包装在一个TextNode对象中,该对象表示一个节点; TextNode包含句子文本,...
from_documents()方法,接受一个Document对象数组,并自动解析和拆分它们。 3.2 自定义转换 有时候我们需要自己控制分块等这些转换的逻辑。有以下两种方式: (1)使用 from_documents 的 transformations 参数,传入一个自定义的分块器。 fromllama_index.core.node_parserimportSentenceSplitter text_splitter = SentenceSplit...
你可以在其中存储文本块的向量表示,并在之后快速检索它们。 C. 自定义检索 核心概念:检索是根据某种条件(如关键词、主题等)从大量数据中找到所需信息的过程。在这个系统中,检索是基于向量的相似性进行的,意味着你可以找到与你查询条件最相似的文本块。 实际操作:通过设定相似度排名的顶部结果数量(如前5个),你可以...
它还支持自定义数据加载器,以适应特殊的数据格式。支持数据分块和压缩,优化存储和检索效率。 里面的代码也可以看出它和可以与 Langchain 无缝集成,也解决了 Langchian 检索的问题,可以说 LlamaIndex 就是为检索而准备的工具。 LlamaIndex 的出现就成为构建智能文档检索、问答系统、知识管理平台等应用的强大工具。 它...
它还支持自定义数据加载器,以适应特殊的数据格式。支持数据分块和压缩,优化存储和检索效率。 里面的代码也可以看出它和可以与Langchain无缝集成,也解决了Langchian检索的问题,可以说LlamaIndex就是为检索而准备的工具。 LlamaIndex的出现就成为构建智能文档检索、问答系统、知识管理平台等应用的强大工具。
LlamaIndex为定义LLM模块提供了统一的接口,无论是来自OpenAI、Hugging Face还是LangChain,这样您就不必自己编写定义LLM接口的样板代码。这个接口包括以下内容: 支持text completion 和 chat 接口 支持流式(streaming)和非流式(non-streaming)接口 支持同步(synchronous)和异步(asynchronous)接口 ...
•结合LLM与自定义数据的检索增强生成(RAG)范式。•LlamaIndex中的关键概念和模块,用于组合自己的RAG流水线。 检索增强生成(RAG) 检索增强生成(RAG)是一种用于增强自然语言语言模型(LLM)的范式,可以使用自定义数据进行增强。它一般包括两个阶段: 1.索引阶段:准备知识库,2.查询阶段:从知识库中检索相关上下文,以...
-LlamaIndex用户友好,允许在矢量化的基于文档收集的问题回答工作流中进行自定义。 -用户注意到,LlamaIdex的文档可能缺乏细节,并且由于积极的开发,该项目经常发生变化。 -有一种新兴的观点认为,将生成性人工智能集成到产品中将是软件工程师的一项基本技能。 2024/07/14 09:02 0 0 AI维护的最优质科技前沿信号 Llama...
而这恰好是 agents 的强势领域,将 agents 与 RAG 结合能够将传统 RAG 系统提升到一个全新的水平。通过 Agentic RAG 系统,可以轻松地执行更复杂的任务,例如文档集摘要、复杂 QA 以及其他复杂任务。Agentic RAG 还能使 RAG 系统具有工具调用的能力,并且这些工具可以是自定义函数。
列表索引是一种简单的数据结构,其中节点按顺序存储。在索引构建期间,文档文本被分块、转换为节点并存储在列表中。 来自LlamaIndex官方文件 在查询期间,如果没有指定其他查询参数,LlamaIndex只是将列表中的所有node加载到Response Synthesis模块中。 来自LlamaIndex官方文件 ...