用户可以根据需要自定义索引构建过程，包括文档分块、向量存储配置等，这为特定应用场景下的优化提供了可能。
用户可以根据需要自定义索引构建过程，包括文档分块、向量存储配置等，这为特定应用场景下的优化提供了可能。
如何零基础学习llamaindex而不是无头绪乱学
注意： （1）python版本：3.11 （2）llamaindex版本：pip3 install llama-index==0.9.34 （3）底层大模型使用默认的chatGpt，需要有chatGpt的api_key （4）本地网络环境需要梯子
langchain是一个功能强大的库，它为我们提供了许多方便的工具和模型，...LlamaIndex（GPT Index）是一个用于LLM应用的数据框架，集成了langchain及chatgpt相关应用，更便于我们实现结构化数据和高级检索的相关功能。
默认情况，llamaIndex 使用，也可以用别的构建 Index基于使用的Index，llamaIndex 会使用默认的 prompt 模板进行构建 Index（插入 or 创建）, 也可以自定义link。对于自定义 embedding 的模型，也可以自定义 ...
无论您是希望改进客户服务聊天机器人的企业、需要快速访问特定信息的研究人员，还是热衷于突破 AI 界限的开发人员，LlamaIndex ChatGPT 都提供了一条充满希望的前进道路。无论您是希望改进客户服务聊天机器人的企业...
主要语言：Python 项目分类：[AI] 项目标签：[大规模语言模型] [LLM] [机器学习] 推荐理由：一个适用于LLM（大型语言模型）应用的数据框架。它为LLM应用提供了数据存储和管理的解决方案，帮助用户更高效地构建和管理...
LlamaIndex 是一个大型语言模型（LLM）的数据框架，它提供了数据摄取、数据构建、检索和查询接口以及与其他框架集成的工具。LlamaIndex 可以帮助用户轻松地将现有的数据源和格式（如 API、PDF、文档、SQL 等）与 LLM...
llama_index错误汇总
本文主要介绍了ModuleNotFoundError: No module named 'llama_index.readers"解决方案，希望能对使用llama index的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
参考链接:Neo4j作为图形存储集成得到支持。您可以使用LlamaIndex和Neo4j持久化、可视化和查询图形。此外，使用和直接支持现有的Neo4j图。如果你以前从未使用过Neo4j，你可以在下载桌面客户端。打开客户端后，创建一...
无论是 OpenAI 还是任意数量的托管 LLM 还是您自己的本地运行模型，LLM 都会在每一步使用，从索引和存储到查询和解析您的数据。：每个索引策略都有相应的查询策略，有很多方法可以提高您检索的内容的相关性、速度和...
报错：error msg: ImportError: cannot import name 'VectorStoreIndex' from 'llama_index.core' (unknown location)from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader（不要再加.core了）
在使用llama_index进行内容提炼、文章总结时，我们可以通过设置不同的ResponseMode来控制生成响应的结果。
【代码】Llama_index利用本地大模型工具ollama（CPU）
有了llama_index之后，我们就可以将自己的文档库通过llama_index生成一份index文件。当用户提问时，llama_index通过的index文件能索引到相关的资料，将他们一起喂给GPT。这样，最终能得到更精确的答案。ChatGPT的泛...
转载自：LLM之RAG实战（七）| 使用llama_index实现多模态RAG。
使用llama_index微调向量模型是比较好操作，效果增长比较明显的；可以使用多种格式的数据进行微调；在文档切分中可以采用多种方法，调整块大小，还有重叠大小；在文档切分后可以进行去重，清洗等提高文档质量；可以...
【代码】Llama-Index Tips。
看看 llama_index 创始人是如何将召回效果提升15%的，简单来讲就是句向量和数据分层。
总结一下对llamaindex的使用心得，第一部分是构建知识库并持久化，第二部分是使用本地llm模型和本地embed模型，第三部分是对qurey engine和chat engine的使用（自定义prompt）。知识库格式:一个全是txt文档的文件夹...
利用Yuan大模型、向量数据库和LlamaIndex助力大模型检索增强生成技术，为NLP领域开辟了一个可能性领域。这个管道不仅可以理解和生成文本，而且还利用庞大的信息数据库来增强其响应，使其在聊天机器人、推荐系统等...
从上面的代码可以看出，我们使用qwen和bge-zh模型可以实现本地下载模型的RAG方案，知识库里面的内容也可以实现中文问答，这非常有利于我们进行私有化部署方案，从而扩展我们的功能。
通过处理任意文档（比如PDF、网页），将其切分为块并存储到向量数据库中，然后通过检索到相关的块输入给LLM，让LLM给出用户期待的回复。GPT-4V是一个多模态模型，可以接收文本/图像，并可以输出文本响应。...
通过Llamaindex分析用户舆情信息技术调研
句子窗口检索背后的核心思想是根据查询有选择地从自定义知识库中获取上下文，然后利用该上下文的更广泛版本来生成更强大的文本。此过程涉及嵌入一组有限的句子以供检索，这些句子周围的附加上下文（称为 “窗口上...
有不少人在使用 OpenAI 提供的 GPT 系列模型的时候，都反馈效果并不好。这些反馈中有一大类问题，是回答不了一些简单的问题。比如当我们用中文问 AI 一些事实性的问题，AI 很容易胡编乱造。而当你问它最近发生的新闻...
LlamaIndex是一个“数据框架”，用于帮助构建LLM应用程序。它提供了各种工具，包括数据连接器，用于摄取现有数据源和数据格式（API，PDF，文档，SQL等），以及用于将数据结构化（索引，图形）以便与LLM轻松使用的...
本文主要讲述了对RAG领域中常见的embedding模型使用专业数据进行微调的一种简单方法。
在本文中，我们将探讨如何使用 llama-index 和 GPT API 高效地构建文档问答聊天机器人。一个令人兴奋的应用程序是问答 (QA)，它使机器人能够从文档中检索信息并对您的自然语言查询提供快速响应。我们可以将这个先进...