llama_index

llama_index 官方文档阅读笔记 (持续更新版)

llama0.10.17版本阅读链接:LlamaIndexv0.10.17LlamaIndex是一个基于LLM的应用程序的数据框架，它受益于上下文增强。这种LLM系统被称为RAG系统，代表“检索-增强生成”。LlamaIndex提供了必要的抽象，以便更轻松地摄取、构建和访问私有或特定于域的数据，以便将这些数据安全可靠地注入LLM，以实现更准确的文本生成。为什么选择上下文增强？LLM的局限LLM在人
皮卡丘ZPC·2024-09-10 02:02

llama_index 创始人为我们展示召回提升策略（提升15%）

用句子向量替换为句子向量句子检索，将句子转化为向量。在检索的过程中，假如句子命中，则将句子周围的内容也当做检索内容。对比句子检索和之前的按块去做切分的检索。可以看到，内容的相关性提升了8%，构建数据的时候，包好层次结构如果召回的时候，更多的有命中一个父节点下的多个子节点，则将父节点的数据全部返回，作为内容。测试结果看到，召回相关性上从36%提升到43%，提升了7%
水的精神·2024-01-12 01:45

吴恩达最新短课，知识很硬核，附中英字幕

附中英字幕简介大家好我是老章，吴恩达老师忠实粉丝之前刷过他的很多课程：吴恩达新课，1.25倍速刷完了给吴恩达的最新短课加了中英文字幕最近吴老师又限时免费开放了一个短课：《构建和评估高级RAG应用程序》该课程由由llama_index
机器学习算法与Python实战·2024-01-03 07:22

LLM之RAG实战（七）| 使用llama_index实现多模态RAG

一、多模态RAGOpenAI开发日上最令人兴奋的发布之一是GPT-4VAPI（https://platform.openai.com/docs/guides/vision）的发布。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。最近还有一些其他的多模态模型：LLaVa和Fuyu-8B。在过去的一年里，大部分应用程序开发都是围绕文本输入/文本输出范式。最典型的例子之一是检索增强
wshzd·2023-12-23 09:27

LlamaIndex的使用 | LangChain的研究 | pdfgpt安装使用

LlamaIndex在https://github.com/jerryjliu/llama_index文档在https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/guides
Vincent不是文森特·2023-11-04 02:50

使用langchain及llama_index实现基于文档（长文本）的相似查询与询问

然而，通过结合使用langchain和llama_index这两个强大的工具，我们可以克服这个限制，实现对长文本的高效查询和询问。2.简介langchain是
如果皮卡会coding·2023-07-25 05:52

llama_index中query_engine的response_mode详解

文章目录0.前言1.ResponseMode:tree_summarize（总结摘要-最优）2.ResponseMode:generation3.ResponseMode:no_text4.ResponseMode:simple_summarize（最省token）5.ResponseMode:refine（基于关键词询问-最优）6.ResponseMode:compact（较省token）0.前
如果皮卡会coding·2023-06-10 06:36
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他