- 2025-01-04LlamaIndex入门:10分钟搭建你的第一个文档问答系统
在当今的AI时代,如何让AI模型理解和回答基于特定文档的问题成为了一个热门话题。LlamaIndex作为一个强大的数据框架,能够帮助我们轻松地构建基于大语言模型的文档问答系统。本文将带你在10分钟内搭建一个简单但功能完整的文档问答系统。1.环境准备首先,我们需要安装必要的依赖
- 2024-12-31突破传统知识管理瓶颈:LlamaIndex + GraphRAG 让企业知识问答更智能
在数字化时代,企业面临着大量信息管理的挑战。从产品手册、技术文档、会议纪要到员工培训资料,海量的知识如何高效整合、快速检索和精准传递,成为了企业实现高效决策和增强竞争力的关键。而传统的知识管理方式,通常依赖于关键词搜索和人工整理,往往效率低下、精确度差,且难以满足
- 2024-12-09Chainlit集成LlamaIndex实现一个通过用户聊天对话的酒店预定系统
Agent简介“Agent”是一个自动推理和决策引擎。它接受用户输入/查询,并为执行该查询做出内部决策,以便返回正确的结果。关键的代理组件可以包括但不限于:把复杂的问题分解成小问题选择要使用的外部工具+调用工具的参数计划一系列的任务将以前完成的任务存储在内存模块中Lla
- 2024-12-08借助AI助手分析LlamaIndex的工作流可视化
接续上次的讨论,我们上次主要分析了LlamaIndex工作流的核心流程,当前还剩下一行代码需要关注,那就是关于工作流的可视化。今天我们的目标是深入理解这一可视化部分的主要流程,并且对其大体的实现方式进行简要的了解和探讨。为了帮助大家更好地掌握这一内容,我们先回顾一下上次讨论的代
- 2024-11-29Llamaindex中的聊天记录存储和记忆memory使用教程
聊天存储(ChatStore)聊天存储(ChatStore)作为一个集中的接口,用于存储您的聊天记录。聊天历史与其他存储格式相比具有独特性,因为消息的顺序对于维持整个对话非常重要。聊天存储可以通过键(如用户ID或其他唯一标识字符串)来组织一系列的聊天消息,并处理删除、插入和获取等操作。
- 2024-12-09Redisson分布式锁如何实现可重入
Redisson分布式锁如何实现可重入本篇将从源码的角度去讲解Redisson分布式锁如何实现可重入的我们都知道Redisson的分布式锁比起我们自己用Redis实现的分布式锁有许多优点:可重入可重试超时续约当我们使用Redisson去获取一个分布式锁的时候,大致的代码如下:@Autowiredp
- 2024-12-082024-2025-1 学号20241315《计算机基础与程序设计》第十一周学习总结
作业信息这个作业属于哪个课程2024-2025-1-计算机基础与程序设计这个作业要求在哪里<作业要求的链接>https://www.cnblogs.com/rocedu/p/9577842.html#WEEK11这个作业的目标<写上具体方面>计算机网络网络拓扑云计算网络安全WebHTML,CSS,JavascriptXML作业正
- 2024-12-04FreeBSD 14.2 正式版发布 - 强大的 BSD UNIX 发行版
FreeBSD14.2正式版发布-强大的BSDUNIX发行版ThePowerToServe请访问原文链接:https://sysin.org/blog/freebsd-14/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.orgFreeBSD14.2-RELEASE公告2024年12月3日FreeBSD发布工程团队很高兴地宣布FreeBSD
- 2024-09-22Chainlit集成LlamaIndex实现知识库高级检索(自动合并检索)
检索原理**自动合并检索**自动合并检索原理,和我洗的上一篇文章的检索方案:将文本分割成512大小(一般对应段落大小)和128(一般对句子大小不是严格的句子长度)大小两种分别存储到索引库,再用llama_index的简单融合寻回器,分别从这里个向量库查询。将查询结果融合排序后交给LLM的
- 2024-09-13autogen示例九:llamaindex的智能pandasai
相信对于许多从事Python数据分析工作的小伙伴来说,大家都对尝试使用PandasAI所带来的智能化便捷性充满兴趣。然而,由于缺乏OpenAI的API密钥,许多人只能望洋兴叹,无法真正体验到这一技术带来的便利。 现在有一种替代方案,可以让我们绕过这个限制,那
- 2024-09-12如何通过LlamaIndex工作流程简化我的研究和演示
LlamaIndex最近引入了一项新功能:Workflows。这对于那些希望创建兼具可靠性和灵活性的AI解决方案的人来说非常有用。为什么呢?因为它允许你通过控制流程定义定制化步骤。它支持循环、反馈和错误处理。就像一个AI驱动的流水线。但与通常实施为有向无环图(DAG)的典型流水线不同,Workf
- 2024-08-25浦语Camp3:基础4-Llamaindex RAG实践
基础任务任务要求:基于LlamaIndex构建自己的RAG知识库,寻找一个问题A在使用LlamaIndex之前InternLM2-Chat-1.8B模型不会回答,借助LlamaIndex后InternLM2-Chat-1.8B模型具备回答A的能力,截图保存。需要A10030%内存!!!安装环境:condacreate-nllamaindexpython=3.1
- 2024-08-16Llamaindex RAG实践
任务要求:基于LlamaIndex构建自己的RAG知识库,寻找一个问题A在使用LlamaIndex之前InternLM2-Chat-1.8B模型不会回答,借助LlamaIndex后InternLM2-Chat-1.8B模型具备回答A的能力,截图保存。1.直接询问,不是预期结果2.结合RAG询问,得到符合资料的回答3.运行,使用端口转
- 2024-08-08使用LlamaIndex和GPT-4V进行多模态图像检索
在本文中,我们将演示如何使用LlamaIndex结合GPT-4V和CLIP来实现图像到图像的检索。该过程包括从维基百科下载图像和文本,构建多模态索引,利用GPT-4V进行图像相关性推理,并展示检索结果。步骤1.安装所需的库%pipinstallllama-index-multi-modal-llms-openai%pipinstalll
- 2024-08-03Llamaindex RAG实践
任务要求:基于LlamaIndex构建自己的RAG知识库,寻找一个问题A在使用LlamaIndex之前InternLM2-Chat-1.8B模型不会回答,借助LlamaIndex后InternLM2-Chat-1.8B模型具备回答A的能力,截图保存。本文将分为以下几个部分来介绍,如何使用LlamaIndex来部署InternLM21.8B(以
- 2024-07-24LangChain vs LlamaIndex
LangChainvsLlamaIndexhttps://www.datacamp.com/blog/langchain-vs-llamaindexWhilebothframeworkssupportintegrationwithexternaltoolsandservices,theirprimaryfocusareassetthemapart.LangChainishighlymodularandflexible,focusingoncreat
- 2024-07-20Langchain 与 LlamaIndex:LLM 应用开发框架的比较与使用建议
Langchain和Llamaindex是两种广泛使用的主流LLM应用开发框架。两者有什么不同?我们该如何使用?以下我根据各类资料和相关文档做了初步选型。一、Langchain1.适用场景(1)需要构建灵活、可扩展的通用应用程序。(2)需要复杂的工作流程支持。(3)需要复杂的交互和上下文保留功能。(4
- 2024-07-18Datawhale AI 夏令营——CPU部署大模型(LLM天池挑战赛)——Task2与3学习笔记
Task2的任务是组队+寻找灵感,这里不作阐述;Task3的任务是实现RAG应用,阅读文档并观看卢哥的直播后,结合个人经验做个分享。 运行大语言模型,对LLM使用的加深,我们发现,在使用过程中,大模型会有很多幻觉出现。为了解决幻觉,科研人员提出了各种各样的方案
- 2024-05-30使用 LlamaIndex + Eleasticsearch ,进行 RAG 检索增强生成
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
- 2024-05-22LlamaIndex RAG 和ReAct结合使用
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
- 2024-05-22整合LlamaIndex与LangChain构建高级的查询处理系统
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