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📚 步骤1:安装Ollama 首先,你需要安装Ollama。现在,安装和运行本地模型变得非常简单,因为Ollama的出现!它适用于MacOS和Linux(Windows版本即将推出,尽管你可以通过Windows Subsystem for Linux在Windows上使用它)。Ollama是开源的,可以免费下载。📂 步骤2:加载数据并索引 你可以处理任何数据,这里我们使用h数据,并将...
asyncio.run(main()) 在本教程的后续示例中,为了简化说明,我们将假设一个异步环境。 可视化工作流 工作流的一个强大功能是内置的可视化工具,我们已经安装了它。让我们可视化我们刚刚创建的简单工作流: from llama_index.utils.workflow import draw_all_possible_flows draw_all_possible_flows(MyWorkflow, filename=...
from llama_index.core.workflow import ( StartEvent, StopEvent, Workflow, step, Event, Context, ) import asyncio from llama_index.llms.openai import OpenAI from llama_index.utils.workflow import draw_all_possible_flows 让我们为简单的三步工作流程设置一些事件,以及一个用于处理进度流式传输的事件: ...
documents = SimpleDirectoryReader("D:\GitHub\LEARN_LLM\LlamaIndex\data").load_data() 这是LlamaIndex 中最容易使用的一个文件夹加载器。它会读取传入的文件夹路径中的所有文件,可以读取各种格式,包括Markdown、PDF、Word、PowerPoint、图像、音频和视频等。
要加载 Mistral-7B 模型,只需执行ollama pull mistral 注意:您需要至少具有 32GB 内存的机器。 加载数据并构建索引 在您创建data文件夹的同一目录下,创建一个名为starter.py的文件,内容如下: fromllama_index.coreimportVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settingsfromllama_index.core.embeddingsimportresolve_emb...
所提供的内容概述了如何使用LlamaIndex和OpenAI的GPT-3.5-turbo创建可搜索文档索引的简单教程。这篇内容的亮点在于其简单性,展示了如何仅需“5行代码”就能开始。它引导用户设置API密钥的环境变量,加载数据,构建索引,查询数据,并添加日志以查看底层操作。此外,它还提到了存储索引以节省时间和API请求的效率。这篇教程特别...
1. 在 LlamaIndex 中使用自定义的向量数据库 (1)环境准备 写代码之前,需要首先安装 LlamaIndex 中的 chromadb。 pip install -U llama-index-vector-stores-chroma -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (2)创建一个chromadb 数据库的实例 ...
在使用 LlamaIndex 时，可以跳过部分步骤，例如直接将文档构建为索引或手动构建节点。文档被解析为轻量化的数据源容器，节点则以数据 Chunks 的形式呈现，并保持与其他节点和索引结构的关系。LlamaIndex 支持自定义大模型、prompt、嵌入等参数，并能优化存储和查询效率。例如，用户可以指定索引模式（mode）和...