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: 基础概念:上下文增强、智能体、工作流。 LlamaIndex 的核心功能、工具、适用人群。 LlamaIndex 的安装步骤:Lla...
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...
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加入到LlamaIndex的社区中来,共同推动信息检索技术的发展和创新。通过分享经验、交流心得,...
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...
import os import asyncio from flask import Flask, request, render_template, jsonify, Response from llama_index.core import StorageContext, VectorStoreIndex, Settings, Document, SimpleDirectoryReader from llama_index.llms.ollama import Ollama from llama_index.embeddings.ollama import OllamaEmbedding fro...
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。") ...
51CTO博客已为您找到关于python 使用LlamaIndex的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及python 使用LlamaIndex问答内容。更多python 使用LlamaIndex相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
Copypip install llama-index 例子 让我们从一个简单的示例开始，使用一个可以通过调用工具执行基本乘法的代理。创建一个名为 starter.py 的文件：Copyimport asynciofrom llama_index.core.agent.workflow import AgentWorkflowfrom llama_index.llms.openai import OpenAI# Define a simple calculator tooldef multiply(...
LlamaIndex (GPT Index) is a project that provides a central interface to connect your LLM's with external data. PyPi: LlamaIndex:https://pypi.org/project/llama-index/. GPT Index (duplicate):https://pypi.org/project/gpt-index/. Documentation:https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/. ...
7.LlamaIndex— 构建自定义 AI 助手 LlamaIndex 简化了为 LLM 驱动的应用索引和查询大型数据集的过程。 为什么要使用它: 用于RAG(检索增强生成) 与OpenAI GPT 模型配合使用 处理结构化和非结构化数据 安装方法: pip install llama-index 示例代码: 首先设置 OPENAI_API_KEY 环境变量,然后创建以下脚本: ...