lumen 做企业网站,高级网站开发工程师证书,门头设计一键生成免费,东莞网站案例营销LlamaIndex 是领先的开发框架#xff0c;专为结合大型语言模型#xff08;LLM#xff09;与个性化工作流打造高效的数据驱动型智能代理而设计。一般我们用它来做RAG检索增强生成。
#xff08;1#xff09;RAG的介绍 大型语言模型#xff08;LLM#xff09;虽然在海量数… LlamaIndex 是领先的开发框架专为结合大型语言模型LLM与个性化工作流打造高效的数据驱动型智能代理而设计。一般我们用它来做RAG检索增强生成。
1RAG的介绍 大型语言模型LLM虽然在海量数据上进行了训练但通常并未基于自己的特定数据进行学习。为了解决这一问题检索增强生成Retrieval-Augmented GenerationRAG技术通过将您的数据整合到 LLM 已有的知识中实现对模型输入的个性化增强。 LamaIndex框架实现RAG的原理图 在构建大多数大型应用时RAG通常包含五个核心阶段。这些阶段构成了整个流程的基础
1. 数据加载Loading 这是将数据从原始来源导入工作流程的过程。无论数据存储在文本文件、PDF、网页、数据库还是通过 API 提供LlamaIndex 都提供了丰富的工具来完成这一任务。LlamaHub 更是提供了数百种现成的数据连接器便于快速集成各类数据源。
2. 索引构建Indexing 索引阶段的目的是创建一种高效的数据结构以便后续查询使用。对于 LLM 应用而言这通常涉及将数据转化为语义向量vector embeddings并结合多种元数据策略从而实现对上下文相关数据的快速准确检索。
3.数据存储Storage 一旦数据被索引通常需要将索引结果及相关的元数据持久化存储下来以避免重复执行耗时的索引过程。LlamaIndex 支持多种本地和远程存储方式确保数据可复用且易于管理。
4. 查询处理Querying 针对不同的索引策略您可以采用多种方式进行查询操作。LlamaIndex 提供了灵活的查询接口支持子查询、多步骤查询、混合检索策略等帮助您充分利用 LLM 和底层数据结构的能力。
5. 效果评估Evaluation 在任何系统中评估都是不可或缺的一环。它可以帮助您客观地衡量不同策略的效果或在进行更改后评估其影响。通过评估机制您可以量化查询响应的准确性、信息忠实度以及响应速度从而持续优化系统性能。 RAG通用处理流程 2LlamaIndex如何实现RAG
① 加载HF模型 使用 LlamaIndex 中的 HuggingFaceLLM 类来加载一个本地的大规模语言模型LLM并利用它来进行对话是必须要掌握的技能。
from llama_index.core.llms import ChatMessage
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM#使用HuggingFaceLLM加载本地大模型
llm HuggingFaceLLM(model_name/home/Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat,tokenizer_name/home/Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat,model_kwargs{trust_remote_code:True},tokenizer_kwargs{trust_remote_code:True}
)
#调用模型chat引擎得到回复
rsp llm.chat(messages[ChatMessage(contentllamaindex是什么)])print(rsp)
② 数据连接器 数据连接器的作用是将不同数据源的数据提取到LlamaIndex中最简单易用的阅读器是内置的 SimpleDirectoryReader。它可以遍历指定目录中的所有文件并为每个文件创建对应的文档对象。该阅读器原生集成于 LlamaIndex 中支持多种文件格式包括 Markdown、PDF、Word 文档、ppt、图像、音频以及视频等。
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.core import Settings,SimpleDirectoryReader,VectorStoreIndex
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceLLM# 初始化一个HuggingFaceEmbedding对象用于将文本转换为向量表示
embed_model HuggingFaceEmbedding(#指定了一个预训练的sentence-transformer模型的路径model_name/home/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
)# 将创建的嵌入模型赋值给全局设置的embed_model属性这样在后续的索引构建过程中就会使用这个模型
Settings.embed_model embed_model# 使用HuggingFaceLLM加载本地大模型
llm HuggingFaceLLM(model_name/home/Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat,tokenizer_name/home/Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat,model_kwargs{trust_remote_code: True},tokenizer_kwargs{trust_remote_code: True}
)# 设置全局的llm属性这样在索引查询时会使用这个模型。
Settings.llm llm# 从指定目录读取文档将数据加载到内存
documents SimpleDirectoryReader(/home/data).load_data()
# print(documents)# 创建一个VectorStoreIndex,并使用之前加载的文档来构建向量索引
# 此索引将文档转换为向量并存储这些向量内存以便于快速检索
index VectorStoreIndex.from_documents(documents)# 创建一个查询引擎这个引擎可以接收查询并返回相关文档的响应。
query_engine index.as_query_engine()
rsp query_engine.query(llamaindex是什么)
print(rsp)
