最典型的例子之一是检索增强生成(RAG)——将LLM与外部文本语料库相结合,对模型未经训练的数据进行推理。通过处理任意文档(比如PDF、网页),将其切分为块并存储到向量数据库中,然后通过检索到相关的块输入给LLM,让LLM给出用户期待的回复。 与标准RAG pipeline对比,我们看一下多模态RAG的所有步骤: 输入:输入可以是文本...
让我们继续构建索引,我们需要两件事,第一件是LLM,我们将使用OpenAI gpt-3.5-turbo,然后我们需要一个服务上下文来指定嵌入模型、LLM和节点解析器(我们在上面创建的句子窗口)。 对于嵌入模型,我将使用LlamaIndex中提供的OpenAIEmbedding模型,您可以使用任何其他想要使用的嵌入模型。 # creating OpenAI gpt-3.5-turbo LLM ...
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...
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 下面的代码片段展示了如何在l...
人工智能_大模型089_大语言模型开发框架_LlamaIndex004_RAG实现_检索后重排序封装_单轮多轮回答封装_自定义底层Prompt_LLM_Embedding---人工智能工作笔记0234,然后我们给指定的这个text-embedding-3-small向量化模型,在对内容进行向量化的时候,使用512维进行向量化.。当然
长度太长，9999会消耗大量GPU RAM，特别是使用13 b模型。试试7 B型号。并尝试使用类似peft/bitsand...
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...
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...
Llama Index:数据与 LLM 之间的接口 上下文学习 上下文学习的基本思想是使用现有的 LLM(未更新)来处理特定知识数据集的特殊任务。 例如,要构建一个可以回答关于某个人的任何问题,甚至扮演一个人的数字化化身的应用程序,我们可以将上下文学习应用于一本自传书籍和 LLM。在实践中,应用程序将使用用户的问题和从书中"搜...
LlamaIndex中的GraphRAG!GraphRAG是微软研究的一项技术,通过将文本提取、网络分析、LLM提示和总结结合到一个系统中,来丰富理解文本数据集。该过程包括两个主要步骤:生成一个图表。