Git进阶之旅:Git Hub注册创建仓库

  1. 介绍:
    1. GitHub 是一个面向开源及私有软件项目的托管平台,因为只支持 git 作为唯一的版本库格式进行托管,故名 GitHub
  2. 仓库注册:
    1. GitHub官网:https://github.com/
  3. 修改本地仓库用户名:
    1. git  config  --local  user.name ' 用户名称 '
    2. git  config  --local  user.email  ' 邮箱地址 '
  4. 关联远程仓库:
    1. GitHub 上已经创建空仓,本地库要上传并与之关联:
      1. git remote  add  orgin  仓库地址链接

    2. 添加后,远程仓库的名称就是 origin,这是 Git 默认的名字,也可以改成别的,但是 origin 这个名字一看就知道是远程仓库
  5. push 命令:
    1. git  pull  --rebase  orgin  master:将远程仓库的数据拉取下来
    2. git  push  -u orgin  master:推送至 master 分支
      1. 第一次推送 master 分支时,加上了 -u 参数,Git 不但会把本地的 master 分支内容推送的远程新的 master 分支,还会把本地的 master 分支和远程的 master 分支关联起来
    3. git  push  origin  master:本地的 master 分支的最新修改推送至 GitHub
    4. git  remote  show:查看远程仓库
    5. git  remote  show  origin:查看远程仓库明细
    6. orgin 的详细信息:
      1. 远程拉取的 url
      2. push 推送的 url
      3. 头指针指向的 master 分支,同时远程分支是被追踪的状态
      4. 本地 master 分支被配置成 git pull 会拉去并且合并远程 master
      5. 本地 master 分支配置成 git  push  推送远程 master
  6. 远程分支查看:
    1. git  branch  -a:查看远程分支
    2. git  branch  -av:加上 v 可以查看本地分支和远程分支的最后提交
  7. 示例:
    1. 修改文件夹,并进行提交
    2. 这时,本地 master 分支上比远程多提交一次
    3. 我们将本地 master 分支 pull 上去,此时就保持了版本同步
### 关于 Llama Index 的使用教程 Llama Index 是一种用于构建结构化和非结构化数据索引的强大工具,能够帮助开发者轻松处理复杂的数据集并支持自然语言查询功能。以下是关于其基本概念以及具体使用的详细介绍。 #### 什么是 Llama Index? Llama Index 提供了一种灵活的方式来创建向量数据库和其他存储机制之间的桥梁[^1]。它允许用户通过简单的 API 调用来加载文档、提取嵌入表示,并将其存储到不同的后端(如 FAISS, Pinecone 等)。这使得我们可以高效地执行语义搜索任务或者问答系统开发工作。 #### 主要组成部分 - **Document Loaders**: 将原始文件转换成适合进一步处理的形式。 - **Indexes**: 构建从文本中学习得到的知识图谱或向量子空间。 - **Query Engines**: 支持多种类型的检索方式,比如关键词匹配、相似度比较等[^2]。 #### 安装与环境配置 为了开始使用 Llama Index ,首先需要安装必要的库: ```bash pip install llama-index openai faiss-cpu huggingface_hub ``` 这里我们假设已经获取到了 OpenAI 和 HuggingFace 所需的 API 密钥,并设置好相应的环境变量。 #### 示例代码片段:基于文档的 Query 搜索 下面展示了一个完整的例子来说明如何利用 Llama Index 来完成一次针对给定文档集合内的信息查找操作: ```python from langchain.document_loaders import DirectoryLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores.faiss import FAISS import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'your_openai_api_key' def load_documents(directory_path): loader = DirectoryLoader(directory_path) documents = loader.load() text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0) docs = text_splitter.split_documents(documents) return docs docs = load_documents('./data') embeddings_model = OpenAIEmbeddings() db = FAISS.from_documents(docs, embeddings_model) query = "What is the main idea of this document?" retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k": 2}) result = retriever.get_relevant_documents(query)[0].page_content print(result) ``` 上述脚本展示了如何读取本地目录下的所有 PDF/DOCX 文件作为输入源材料;接着采用递归字符分割策略把它们拆分成更小单元以便后续计算词向量表征;最后借助预训练好的模型生成每一段话对应的数值特征向量存放到内存当中待命随时响应用户的提问请求. #### 进阶应用案例 - 图形存储集成(Neo4j) 除了常规的功能之外,Llama Index还提供了与其他第三方服务相结合的可能性之一便是Neo4j图形数据库的支持选项. 下面简单介绍下如果想把自己的项目迁移到这种架构上应该怎么做: 首先得确认目标机器已成功部署好了最新版本号neo4j实例并且开放了bolt协议连接权限. 然后按照官方指引克隆仓库地址https://github.com/jerryjliu/llamaindex.git 并切换至对应分支标签页查看是否有新增特性满足需求. 之后修改settings.json文件中的graph_store_type参数值设为'NEO4J',同时补充完整url,user,password字段内容指向实际运行位置即可生效. ### 总结 综上所述,Llama Index确实是一款非常实用且易扩展的产品级解决方案框架,无论是初学者还是资深工程师都能快速上手实践各种场景下的NLP相关课题研究方向探索之旅!
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