节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学.针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。合集：《大模型面试宝典》(2024版)正式发

LlamaIndexRAG和ReAct结合使用示例代码：importosos.environ['OpenAI_API_KEY']='sk-pxxxxhU7F5Zrc'os.environ['SERPAPI_API_KEY']='950fbdxxxx9b0fexxxx'#加载电商财报数据fromllama_index.coreimportSimpleDirectoryReaderA_doc

构建大型语言模型应用程序可能会颇具挑战，尤其是当我们在不同的框架（如Langchain和LlamaIndex）之间进行选择时。LlamaIndex在智能搜索和数据检索方面的性能令人瞩目，而LangChain则作为一个更加通用的应用程序框架，提供了更好的与各种平台的兼容性。本篇文章将介绍如何将LlamaIndex和La

检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统什么是RAGLLM会产生误导性的“幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG

 LlamaIndex是一个基于LLM（大语言模型）的应用程序数据框架，适用于受益于上下文增强的场景。这类LLM系统被称为RAG（检索增强生成）系统。LlamaIndex提供了必要的抽象层，以便更容易地摄取、结构化和访问私有或特定领域的数据，从而安全可靠地将这些数据注入LLM中，以实现更准确的文

 本篇内容为您快速介绍在构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序时会频繁遇到的一些核心概念。 增强检索生成（RAG）LLM是基于海量数据训练而成，但并未涵盖您的具体数据。增强检索生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）通过将您的数据添加至LLM已有的数据集中，解决了这一问题。

 pipinstallllama-index这是一个包含以下组件的启动包：llama-index-corellama-index-legacy（暂时包含）llama-index-llms-openaillama-index-embeddings-openaillama-index-program-openaillama-index-question-gen-openaillama-index-agent-openaillama-index-rea

 提示：确保您已先按照自定义安装步骤操作。这是一个著名的“五行代码”起步示例，使用本地LLM（大语言模型）和嵌入模型。我们将使用BAAI/bge-small-en-v1.5作为嵌入模型，通过Ollama服务的Mistral-7B作为LLM。下载数据本示例使用PaulGraham的文章《WhatIWorkedOn》文本

 如果您喜欢通过视频学习，现在正是查看我们的“探索LlamaIndex”系列的好时机。否则，我们建议您继续阅读“理解LlamaIndex”教程。自下而上开发（LlamaDocsBot）这是“探索LlamaIndex”系列中的一个子系列，向您展示如何从零开始构建文档聊天机器人。我们将以“自下而上”的方式

 提示：如果您尚未完成，请安装LlamaIndex并完成起步教程。遇到不熟悉的术语时，请参考高层次概念部分。在这个章节中，我们将从您为起步示例编写的代码开始，展示您可能希望针对不同应用场景对其进行的常见定制方法：python fromllama_index.coreimportVectorStoreIndex,Simp

 Haystack、LangChain和LlamaIndex，以及这些工具是如何让我们轻松地构建RAG应用程序的？ 我们将重点关注以下内容：HaystackLangChainLlamaIndex增强LLM那么，为什么会有这些工具存在呢？如你所知，ChatGPT和其他LLM是在某个时间点之前的一组数据上进行训练的。更重要的是，它

什么是RAGLLM会产生误导性的“幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）应时而生，成为AI时代的一大趋势。RAG通过在语言模型生成答案

RAG实战6-如何在LlamaIndex使用自己搭建的大模型API在搭建一个大模型API服务中，我们介绍了如何使用SWIFT框架搭建一个大模型API服务。在RAG实战1-5中，我们一直使用的是本地加载大模型的方式来调用大模型，本文将介绍如何在LlamaIndex中使用自己搭建的大模型API。LlamaIndex支持部分

看了眼备忘录，二月就记了一周...（心虚）年后从杭州出发，一路去深圳，一边旅行一边工作。路线大概是：杭州-福州-莆田-泉州-厦门-深圳，如果不是要去线下工作，我肯定会多去几个城市哈哈。以后应该还会去的！年后开始工作的第一周也在远程，基本都在摸鱼。返工效率低是正常的吧！然后开

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我们在本地使用大模型的时候，尤其是构建RAG应用的时候，一般会有2个成熟的框架可以使用LangChain：用开发LLM的通用框架。LlamaIndex：专门用于构建RAG系统的框架。选择一个框架是对于项目的后续开发是非常重要的，因为如果后续更换框架是一个非常困难的事情，所以我们这里对这两个框架

PythonLlamaIndexIntroductionPythonisapopularprogramminglanguageknownforitssimplicityandreadability.Ithasavastecosystemoflibrariesandframeworksthatmakeitsuitableforawiderangeofapplications,fromwebdevelopmenttodataana

  LlamaIndex中接口基本上调用的是OpenAI，如果想想调用自定义模型可以吗？答案当然是可以的。经过查找找到了自定义大语言模型的简单抽象基类classCustomLLM(LLM)。一.CustomLLM(LLM)源码  只要子类必须实现__init__、_complete、_stream_complete和metadata方法即可

一.使用Flask将模型封装为REST接口  主要是将complete()和stream_complete()方法封装为REST接口，如下所示：from flask import Flask, request, jsonifyfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMapp = Flask(__name__)class QwenModel:

大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下，提示的复杂性不断增加，这给计算带来了挑战。这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理，因此需要高效的解决方案，本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。LL