DeepSeek API 的使用 RAG LlamaIndex 支持的 LLM 集成方式 Custom LLM 实例 总结 概述 在上一篇文章中 小盒子:如何用 30秒和 5 行代码写个 RAG 应用? ,我们介绍了如何利用 LlamaIndex 结合Ollama 的本地大模型和在 Hugging Face 开源的 embedding 模型用几行 Python 代码轻松构建一个
步骤3:安装 Ollama Python 库 因为我们要用 Python 实现 RAG 管道,所以你需要安装 Python 库。这个教程中我们使用的是0.1.8版本。 pip install ollama 另外,Ollama 还提供了 REST API 和 JavaScript 库。 如何用 Docker 设置本地向量数据库实例 在本地 RAG 管道中,你会想把向量数据库托管在本地。下面我们会...
PyPika:用于生成 SQL 查询的 Python 库,提供流畅的 API。 python-dateutil:用于处理日期和时间的 Python 库,提供各种日期操作函数。 python-dotenv:从 .env 文件加载环境变量的库,用于配置管理。 python-magic:文件类型检测库,用于识别文件的 MIME 类型。 PyYAML:YAML 文件解析和生成库,用于读取和写入 YAML 格式数...
请使用 Python 3.10.x 或以上版本。 先安装python依赖项 python3 -m venv myenvsource myenv/bin/activatepip install -r requirements.txt启动项目即可: python create_sqlite_db.pypython rag_gpt_app.py或者执行 sh start.sh 4.快速体验聊天效果启动服务后先打开管理后台。首先要登录到管理后台,浏览器输入:ht...
Endpoint输入Ollama的地址,默认是http://localhost:11434,Ollama不需要Api Key随便写。 现在点击SimpleRAG.exe即可运行程序: 程序运行之后,如下所示: 先通过AI聊天测试配置是否成功: 配置已经成功。 现在来测试一下嵌入。 先拿一个简单的文本进行测试:
步骤1:安装 Python 3 并设置环境 要安装和设置我们的 Python 3 环境,请按照以下步骤操作:在您的机器上下载并设置 Python 3。然后确保您的 Python 3 安装并成功运行: $ python3 --version# Python 3.11.7 为您的项目创建一个新文件夹,例如 local-rag: ...
python rag_gpt_app.py或者执行sh start.sh 4.快速体验聊天效果启动服务后先打开管理后台。首先要登录到管理后台,浏览器输入: http://192.168.2.36:7000/open-kf-admin/ 登录账号为:admin 密码 :open_kf_AIGC@2024 . 导入知识库,这里上传openssl-cookbook.pdf。在管理后台切换到 Source tab,从本地磁盘上传open...
小白实现 GraphRag+Ollama+LM Studio本地化大语言模型部署【第二部分:组件、步骤介绍】 2159 4 12:57 App 【流畅运行】本地部署DeepSeek R1并且调用其API(Python),实现API自由 305 0 02:13 App 小白实现 GraphRag+Ollama+LM Studio本地化大语言模型部署【第三部分:Python环境创建】 7067 82 02:22 App...
从这些文档中提取的数据被分割并存储在 [Chroma](https://python.langchain.com/docs/integrations/vectorstores/chroma) 向量数据库中作为向量嵌入,从而允许用户通过 API 平滑地与红队文档进行交互。 为了这个RAG应用的LLM组件,我选择了通过Ollama运行的Llama2 7B模型。Ollama上的Llama2是Meta的Llama-2 LLM的量化...
因此,本文将介绍如何使用 Ollama、Llama 3 和 Milvus 向量数据库在本地部署一个检索增强生成(RAG)应用。 本文将使用到的软件和工具包括: LangChain:用于创建代理,实现与数据的互动。 Ollama:在笔记本电脑中使用 LLM 的强大功能,简化本地操作。 Milvus:向量数据库用于高效存储和检索数据。