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,...
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...
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。") print("索引创建成功") 检索文档 llama_index库支持快速检索文档,以下是一个检索文档的示例: ...
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...
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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: ...
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。
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/. ...