LlamaIndex 是一个用于构建上下文增强型 LLM应用的强大框架,能够帮助开发者高效创建能够与私有数据交互的 LLM 应用。本文介绍了 LlamaIndex 的核心功能及其应用示例(以文档检索智能问答应用为例),具体内容如下…
本文介绍了LlamaIndex的基本原理、安装配置方法,并通过实例展示了其在实际应用中的效果。LlamaIndex以其高效、灵活的特点,在信息检索领域具有广泛的应用前景。未来,随着数据规模的不断扩大和查询需求的日益复杂,LlamaIndex将不断优化和完善其功能,为用户提供更加便捷、高效的信息检索服务。 同时,我们也期待有更多的开发者...
LlamaIndex作为一种高效的索引技术,为Python数据处理提供了新的解决方案。通过利用LlamaIndex,我们可以显著提高数据检索的速度和效率,从而在处理大规模数据集时获得更好的性能和用户体验。尽管它有一些学习和资源消耗的挑战,但总的来说,LlamaIndex是一个值得考虑和学习的技术。 在未来的发展中,我们期待看到LlamaIndex在更...
以下是一个基于 LlamaIndex 构建文档问答系统的基础代码示例,整合了多个来源的最佳实践: 1. 环境准备 # 安装核心依赖包(需Python 3.8+) pip install llama-index-core python-dotenv openai 1. 2. 2. 初始化配置 from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader from dotenv import load_dot...
使用llama_index库,可以方便地创建一个索引。 以下是一个简单的示例: from llama_index import LlamaIndex # 创建索引对象 index = LlamaIndex() # 添加文档到索引 index.add_document("doc1", "这是第一篇文档的内容。") index.add_document("doc2", "这是第二篇文档的内容。") ...
11434" Settings.embed_model = OllamaEmbedding(model_name="bge-m3", base_url=base_url) Settings.llm = Ollama(model="qwen2.5:7b", base_url=base_url) # Elasticsearch 配置,使用同步策略 dense_vector_store = ElasticsearchStore( es_url="http://localhost:9200", index_name="spring-ai-index-...
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运行conda 命令,激活 llamaindex环境 conda activate llamaindex 安装python 依赖包 pip install einops==0.7.0 protobuf==5.26.1 2.2 安装 Llamaindex 安装Llamaindex和相关的包 conda activate llamaindex pip install llama-index==0.11.20 pip install llama-index-llms-replicate==0.3.0 ...
1. 前提条件 LlamaIndex-Agents：假设你已经有了一套能够从各种数据源收集数据的LlamaIndex-Agents系统。
开始使用LlamaIndex 如果您想直接上手LlamaIndex,其快速的开始链接--https://docs.llamaindex.ai/en/stable/getting_started/installation/,给出了“5行代码”入手法。 在Mac上,我选择使用Visual Studio Code来安装并运行Python 3。为此,我会打开一个Warp终端,并输入如下命令: ...