ollama_embedding=OllamaEmbedding("mistral")# LlamaIndex管道配置,处理分块、嵌入,并将嵌入存储在向量存储中。pipeline=IngestionPipeline(transformations=[SentenceSplitter(chunk_size=350,chunk_overlap=50),ollama_embedding,],vector_store=es_vector_store)# 从json文件加载数据到LlamaIndex文档列表documents=get_do...
型号=“Mistral-7B-Instruct-v0.2/” 我需要基于我们的 Mistral LLM 使用 LlamaIndex 构建一个聊天机器人。我在文档中找到的所有代码都需要 API 密钥,但我没有。 from llama_index.llms.mistralai import MistralAI llm = MistralAI(api_key = api_key, model = model) 我对是否可以在没有 API 密钥的情...
我们将使用 LlamaIndex 和本地运行的 Mistral LLM。 在开始之前,我们将先了解一些术语。 术语解释: LlamaIndex 是一个领先的数据框架,用于构建 LLM(大型语言模型)应用程序。LlamaIndex 为构建 RAG(检索增强生成)应用程序的各个阶段提供抽象。像 LlamaIndex 和 LangChain 这样的框架提供了抽象,使得应用程序不会与任何...
文章报告了Mistral 7B、Llama 2 7B/13B以及Code-Llama 7B的详细结果,并在图表中比较了Mistral 7B与Llama 2 7B/13B和Llama 1 34B在不同类别中的性能。Mistral 7B在所有评价指标上均超越了Llama 2 13B,并在大多数标准测试上超过了Llama 1 34B,特别是在编码、数学和推理方面的表现更为出色。 在大小和效率方面,...
from llama_index.vector_stores.elasticsearch import ElasticsearchStore from dotenv import load_dotenv def get_documents_from_file(file): """Reads a json file and returns list of Documents""" with open(file=file, mode='rt') as f: conversations_dict = json.loads(f.read()) ...
Llama Index integration (Python) Docs: https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/llm/mistral_rs/ Supported accelerators CUDA: Compile with the cuda feature: --features cuda FlashAttention support: compile with the flash-attn feature cuDNN support: compile with thecudnn feature: --features...
Kotaemon:基于RAG的文档QA系统:Kotaemon是一个开源UI,用于创建基于RAG的文档QA系统,支持多模态QA和高级引用功能。详细信息由@llama_index和@_akhaliq提供。 Nuro 2.0 AI驱动的自主平台:Nuro扩展了其业务模式,将其AI驱动的自主平台授权给汽车OEM和移动服务提供商,支持L4乘用车。此公告由@nuro和@Scobleizer发布。
1. 将 Mistral 与 Ollama 和 LlamaIndex 集成。 2. 使用 Mistral 模型在 Ollama 和 LlamaIndex 中实现 RAG。 3. 使用 RouterQueryEngine 路由查询。 4. 使用 SubQuestionQueryEngine 处理复杂查询。 Mollick分享2.5万点击的GPT背后的提示工程 ...
Did I bump the version in thepyproject.tomlfile of the package I am updating? (Except for thellama-index-corepackage) Yes No Type of Change Please delete options that are not relevant. Bug fix (non-breaking change which fixes an issue) ...
本文的主要目标是通过对 Hugging Face 的三个预训练模型进行 LoRA 微调,使之适用于序列分类任务。这三个预训练模型分别是:meta-llama/Llama-2-7b-hf、mistralai/Mistral-7B-v0.1及roberta-large。 使用的硬件 节点数: 1 每个节点的 GPU 数: 1 GPU 类型: A6000 ...