二、多模态LLM OpenAIMultiModal类可以直接支持GPT-4V模型,ReplicateMultiModal类可以支持开源多模式模型(目前处于测试版,因此名称可能会更改)。SimpleDirectoryReader能够接收音频、图像和视频,现在可以直接将它们传递给GPT-4V并进行问答,如下所示: from llama_index.multi_modal_llms import OpenAIMultiModal from llama_ind...
model="gpt-3.5-turbo")service_context=ServiceContext.from_defaults(llm=llm,chunk_size=512)fromllama_indeximportload_index_from_storagefromllama_hub.youtube_transcriptimportYou
from llama_index.core.llms.callbacks import llm_completion_callback from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM class GLMCustomLLM(CustomLLM): context_window: int = 8192 # 上下文窗口大小 num_output: int = 8000 # 输出的token数量 model_name: str = "glm-4-9b-chat" # 模型名称...
LLAMA🦙 + INDEX = Llamaindex Llama:骆驼,读lama就行 个人猜测是因为 Large Language Model (LLM)缩写以后可以念成“lama (/ˈlɑːmə/)”,然后这个缩写念起来很像llama、写成llama也更有辨识度,还会有可爱的emoji和形象代言人了。这样多好啊,于是就这样了。 (强烈指出:这只是个人合理的主观推测,我...
你是否看到过PropertyGraphIndex?它更新、更可定制，最重要的是，使用异步并发进行LLM调用。速度更快 ...
使用LlamaIndex实现LLMLingua涉及到一个结构化的过程,该过程利用专门的提示库来实现高效的提示压缩和增强的推理速度。 1. 框架集成 首先需要在LLMLingua和LlamaIndex之间建立连接。这包括访问权限、API配置和建立连接,以便及时检索。 2. 预先优化提示的检索
llama_index(@jerryjliu0):RT @llama_index 我们很高兴推出一个重要功能,使@llama_index成为构建LLM知识图谱的框架:属性图索引 💫 (这里有很多内容需要解释,让我们从头开始) 现在您拥有一套复杂的工具,可以使用LLM构建和查询知识图谱: 1. 您可以根据一组提取器提取出知识图谱。这些提取器包括定义实体/关系/属性...
LlamaIndex(前身为GPT Index)是一种用于LLM应用程序摄取、结构化和访问私有或领域特定数据的数据框架。 🚀为什么选择LlamaIndex?[1] 在它们的核心,LLMs提供了人类和推断数据之间的自然语言接口。广泛可用的模型预训练于大量公开可用的数据,从维基百科和邮件列表到教科书和源代码。 基于LLMs构建的应用通常需要使用私有...
llama_index [Bug]:无法使用OpenAILike LLM运行UnstructuredElementNodeParser,@shizidushu as the first ...
LlamaIndex是基于大型语言模型（LLM）的应用程序的数据框架。像 GPT-4 这样的 LLM 是在大量公共数据集上预先训练的，允许开箱即用的令人难以置信的自然语言处理能力。但是，如果无法访问您自己的私人数据，它们的效用会受到限制。LlamaIndex 允许您通过灵活的数据连接器从 API、数据库、PDF 等中提取数据。然后，Llama...