运行llamaindex_RAG.py文件,观察情况 conda activate llamaindex cd ~/llamaindex_demo/ python llamaindex_RAG.py 这时候发现新的错误出现 则输入命令 # 确保你在正确的环境中 conda activate llamaindex # 安装 llama_index 包 pip install llama-index # 或者使用 conda 安装,取决于包的实际来源 # 验证安装 ...
Step 2:Llama_index 的安装;详细安装过程参见后续章节; Step 3:Llama_index 中设置 data_loader 模块,可以直接从向量数据库中查询; Step 4:根据用户输入进行向量检索,将检索结果与 Input 合并,形成新的 prompt; Step 5:加载 Yuan2.0-2B 大模型;合并后的 prompt 作为输入,传递给大模型,大模型将结果输出返回; ...
安装Llamaindex: conda activate llamaindex pip install llama-index==0.11.20 pip install llama-index-llms-replicate==0.3.0 pip install llama-index-llms-openai-like==0.2.0 pip install llama-index-embeddings-huggingface==0.3.1 pip install llama-index-embeddings-instructor==0.2.1 pip install torch...
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术 在大模型爆发的时代,快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成(RAG)技术,结合了传统的信息检索和最新的大语言模型(LLM),不仅能够回答复杂的查询,还能在此基础上生成信息丰富的内容。 RAG 技术的核心在于其能够将大型语言模...
确定 RAG 系统的最佳chunk_size不仅需要直觉，还需要实证证据。借助 LlamaIndex 的响应评估模块，您可以实验各种大小，并基于具体数据做出决策。在构建 RAG 系统时，请始终记住，chunk_size是一个关键参数。请投入时间来仔细评估和调整您的chunk_size，以获得最有价值的结果。参考链接：Jupter Notebook：https://github...
在LlamaIndex 中实现混合搜索仅需对查询引擎进行两个参数的更改,前提是底层向量数据库支持混合搜索查询。Milvus2.4 版本之前不支持混合搜索(hybrid search),不过在最近发布的2.4版本,这个功能已经支持。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
本文为你介绍使用Llama index构建多代理 RAG。 检索增强生成(RAG)已成为增强大型语言模型(LLM)能力的一种强大技术。通过从知识来源中检索相关信息并将其纳入提示,RAG为LLM提供了有用的上下文,以产生基于事实的输出。 但是现有的单代理RAG系统面临着检索效率低下、高延迟和...
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术 在大模型爆发的时代,快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成(RAG)技术,结合了传统的信息检索和最新的大语言模型(LLM),不仅能够回答复杂的查询,还能在此基础上生成信息丰富的内容。
这篇试图说清楚,业界常用的五种 RAG 分块策略核心思想、LlamaIndex 代码演示以及 RAGFlow/Dify 等框架实践思路。 先前文章中提到,不断优化原始文档解析和分块策略是控制变量法下,是提高最后检索效果天花板的务实做法,前面已经介绍了 MinerU vs DeepDoc 在文档解析方面的效果对比。
LlamaIndex介绍:LlamaIndex是一个为LLM应用提供上下文增强的平台。 RAG的局限性: 传统的RAG模型在处理简单问题和小型文档集时表现良好,但在更复杂的问题上存在局限。 例如,对于需要总结整个公司年度报告或比较两个候选人开源贡献的问题,传统RAG模型可能无法给出满意的答案。