完成了Python和pip的安装后,我们就可以使用pip来安装llama_index了。在命令行中执行如下命令: $ pipinstallllama_index 1. 这个命令会从Python软件包索引中下载并安装llama_index。 3. 使用 在安装完成llama_index后,我们可以使用它来查找和搜索Python第三方库了。下面是一些常用的llama_index命令: 3.1 查找库 我们...
如果安装成功,你将看到Python的版本信息。 步骤5:安装LlamaIndex库 使用以下命令安装LlamaIndex库: pipinstallLlamaIndex 1. 这会自动下载并安装LlamaIndex库。 步骤6:验证LlamaIndex是否安装成功 在Python交互环境中,输入以下代码进行验证: importLlamaIndex 1. 如果没有报错,说明LlamaIndex库已经成功安装。 总结 通过按...
fromllama_indeximportLlamaIndex# 创建索引对象index = LlamaIndex()# 添加文档到索引documents = {"doc1":"这是第一篇文档的内容。","doc2":"这是第二篇文档的内容。","doc3":"这是第三篇文档的内容。"}fordoc_id, contentindocuments.items(): index.add_document(doc_id, content)# 检索文档results...
在使用LlamaIndex之前,需要先进行安装和配置。以下是安装LlamaIndex的基本步骤: 安装Python环境:确保系统中已经安装了Python环境。LlamaIndex支持Python 3.x版本。 安装LlamaIndex:可以使用pip工具进行安装。在命令行中输入以下命令: pip install llamaindex 配置索引:在安装完成后,需要配置索引。这包括指定索引存储的路径、...
Recommended:LlamaIndex Getting Started – Your First Example in Python pip install llama-index Alternatively, you may use any of the following commands to installllama-index, depending on your concrete environment. One is likely to work!
LlamaIndex是一种创新的索引技术,旨在提供快速、高效的数据检索能力。它结合了多种先进的算法和数据结构,能够处理大规模数据集,同时保持低延迟和高吞吐量。LlamaIndex特别适用于需要频繁查询和更新的场景,如实时分析、数据库索引等。 LlamaIndex在Python中的应用 要在Python中使用LlamaIndex,首先需要安装相应的库。虽然目...
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: ...
https://github.com/run-llama/llama_index Dify:是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。 https://github.com/langgenius/dify AutoGen:提供了一个作为高级抽象的多智能体对话框架。 https://github.com/microsoft/autogen LangChain导言 LangChain是一个用于开发由大型语言模型(LLM)提供支持的应用程序的框架...
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 ...
llm=Ollama(base_url=f"http://{host}:{port}",model="llama3.1:latest",temperature=0) res=llm.invoke("介绍一下杭州的旅游景点") print(res) 3、运行结果 四、llama-index调用 1、安装依赖 pip install llama-index-llms-ollama pip install llama-index-embeddings-huggingface ...