LlamaIndex --- Loader

最新推荐文章于 2024-11-14 20:25:21 发布
最新推荐文章于 2024-11-14 20:25:21 发布
阅读量406 收藏 9
点赞数 5
分类专栏： llamaindex 文章标签： llamaindex python 大模型 RAG
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xycxycooo/article/details/140692015
版权

课程：Loader 相关内容讲解

概念解释

Loader（加载器）：在机器学习和自然语言处理领域，加载器（Loader）是指用于从不同数据源读取数据并将其转换为特定格式（如Document对象）的工具。在LlamaIndex中，加载器也被称为数据连接器（Data Connector）或阅读器（Reader）。

Document（文档）：在LlamaIndex中，Document是一个包含数据（目前主要是文本，未来可能包括图像、音频等）及其元数据的对象。元数据提供了关于数据的信息，例如数据的来源、格式等。

使用 SimpleDirectoryReader 加载数据

SimpleDirectoryReader 是LlamaIndex中最简单的加载器之一，它可以读取指定目录中的所有文件，并将每个文件转换为一个Document对象。SimpleDirectoryReader支持多种文件格式，包括Markdown、PDF、Word文档、PowerPoint演示文稿、图像、音频和视频。

示例代码：

from llama_index.core
最低0.47元/天 解锁文章
LlamaIndex-02-tutorials
mitujx的博客
06-23 432
本章你将能看到LlamaIndex可以使用的各种应用设置，从简单的Jupyter笔记本到聊天机器人再到全栈Web应用程序。介绍了 ，将其应用于财务文件，以帮助将复杂的查询分解为多个子问题。 该代码使用LLM模型和语言链技术，对Lyft和Uber的财务数据进行了查询和比较。通过构建索引和查询引擎，可以快速地对大量数据进行查询和分析。介绍了如何管理来自不断更新的来源（例如Discord）的文档，以及如何避免文档重复和保存嵌入令牌。介绍了LlamaIndex内置的工具，用于将SQL和语义搜索结合成一个统一的查询
LlamaIndex中的Tools工具概念和使用
洛阳泰山的博客
10-07 628
拥有适当的工具抽象是构建数据代理的核心。定义一组 Tools 类似于定义任何 API 接口，不同之处在于这些工具供代理使用，而不是供人工使用。我们允许用户定义Tool和ToolSpec（工具规格说明），其中包含一系列后台功能。将代理或LLM与函数调用一起使用时，所选工具（以及为该工具编写的参数）在很大程度上依赖于工具名称和工具用途和参数的描述。花时间调整这些参数可能会导致LLM调用这些工具的方式发生巨大变化。
一文看懂LlamaIndex用法，为LLMs学习私有知识
Langchain的博客
08-15 7728
本文是对LlamaIndex （截止版本0.5.17.post1之前，2023.05.01之前）的官方教程进行部分内容学习、翻译和总结，可能存在局限性，最新的LlamaIndex可能存在变化，具体以官网为准。
llamaindex SimpleDirectoryReader的使用
xycxycooo的博客
07-31 1290
如果从一个目录中加载许多文件，可以使用并行处理来加载文档。注意，在 Windows 和 Linux/MacOS 机器上使用多进程时存在差异，这在多进程文档中有解释（例如，参见这里）。最终，Windows 用户可能会看到较少或没有性能提升，而 Linux/MacOS 用户在加载相同的一组文件时会看到这些提升。注意，此映射将覆盖你指定的文件类型的默认文件提取器，因此如果你希望支持它们，需要将它们添加回来。你可以指定一个函数，该函数将读取每个文件并提取附加到每个文件的。对象的元数据，方法是将该函数作为。
26 使用SimpleDirectoryReader加载本地文件到LlamaIndex
xycxycooo的博客
08-20 658
在LlamaIndex中，SimpleDirectoryReader是加载本地文件数据的最简单方法。虽然对于生产用例，你可能更倾向于使用LlamaHub上提供的众多读取器之一，但SimpleDirectoryReader是入门的好方法。
用于并行处理的SimpleDirectoryReader在LLamaIndex中的应用
ppoojjj的博客
07-05 415
并行处理在处理较重的工作负载时非常有用，例如从包含许多文件的目录中加载数据。（注意：如果使用Windows，使用并行处理加载数据时可能获得的收益较小。通过上述结果分析，可以看到使用并行处理从包含许多文件的目录中加载数据时，速度大约提高了13倍（或1200%的速度增加）。该数据集基于32个PDF文件，这些文件包含在从llamahub下载的内容中。在这个示例中，我们将使用来自llamahub的。在本文中，我们将演示如何在使用。设置为一个正整数值。
使用LLM和LlamaIndex读取数据库示例
qq_29929123的博客
07-23 626
LlamaIndex是一个强大的库，它提供了多种读取器（Reader），可以从不同的数据源中读取数据。这些数据源包括数据库、Google Docs、Twitter等。本文主要介绍如何使用DatabaseReader读取数据库数据，并使用LLM进行处理。
详解llamaindex
Bankofli的博客
03-22 3975
如何零基础学习llamaindex而不是无头绪乱学
LlamaIndex
u012121721的博客
11-14 951
LlamaIndex（是一个开源框架，用于帮助构建基于语言模型的搜索引擎。它通过索引和组织大量数据，提供高效的文档检索和查询响应，支持多种数据源，如文本、数据库和API。
LlamaIndex 四 数据连接器
2401_85324918的博客
06-11 557
我们通过各项配置，理解了LlamaIndex在构建知识库和基于知识库的推荐两个阶段，怎么和业务相结合。本文，我们将开始深入理解LlamaIndex的各个模块。首先，LlamaIndex强大的数据连接器上场。LlamaIndex擅长和各种类型或格式的数据打交道，并通过Document和Nodes的概念，embedding索引后，交给大模型处理，高精度完成AI知识库或AI助理应用开发。利用私有知识库，增强LLM的检索能力， 即RAG。现在， 让我们来仔细研究数据连接器模块的细节。在开发RAG。
智能AI文档管理新方式，手把手教你打造自己的文档聊天机器人
前端达人
04-25 1852
一个快速指南，为您构建一个聊天机器人网站，可以接受外部文档作为上下文。随着每天涌现的信息和知识在我的屏幕上呈现，我们面临着人类阅读和记忆自然限制的挑战，这使得跟上信息更新变得越来越困难。现在，像ChatGPT和Llama这样的大型语言模型（LLMs）提供了一种存储和处理大量信息的潜在解决方案，只需要简单的提示就可以快速直接地获得响应。然而，LLMs的表现取决于它们所训练的数据质量，尽管它们的大部分...
使用SimpleDirectoryReader加载文件并处理数据
ppoojjj的博客
07-28 1110
在现代人工智能应用中，数据加载和处理是至关重要的步骤。本文将介绍如何使用从本地文件中加载数据，并演示其各种功能和扩展方法。
llama_index 从 0 到 1：别再用传统方法处理数据了！LlamaIndex如何革新你的信息检索？
Debroon
03-17 2654
用户可以根据需要自定义索引构建过程，包括文档分块、向量存储配置等，这为特定应用场景下的优化提供了可能。
使用 SimpleDirectoryReader 从远程文件系统读取文档
ppoojjj的博客
06-19 1700
本文将介绍如何使用从远程文件系统（例如 S3 桶）加载文档。是一种常用的数据连接器，能将各种文件类型解析成文档对象列表。
【AI大模型应用开发】【LlamaIndex教程】1. 数据连接模块教程（附代码）
同学小张的博客
05-26 2814
今天我们开始系统化学习LlamaIndex，首先看一下LlamaIndex的Load部分。Load部分负责文件数据链接。
LlamaIndex：轻松构建索引查询本地文档的神器
FrenzyTechAI的博客
06-22 7910
LlamaIndex（以前称为 GPT Index）是一个开源项目，它在 LLM 和外部数据源（如 API、PDF、SQL 等）之间提供一个简单的接口进行交互。它提了供结构化和非结构化数据的索引，有助于抽象出数据源之间的差异。它可以存储提示工程所需的上下文，处理当上下文窗口过大时的限制，并有助于在查询期间在成本和性能之间进行权衡。向量存储索引：最常用，允许您回答对大型数据集的查询。树索引：对于总结文档集合很有用。列表索引：对于合成一个结合了多个数据源信息的答案很有用。关键字表索引。
基于ChatGPT的视频智能摘要实战
新缸中之脑
05-09 2695
随着在 YouTube 上提交的大量新视频，很容易感到挑战并努力跟上我想看的一切。我可以与我每天将视频添加到“稍后观看”列表中的经历联系起来，只是为了让列表变得越来越长，实际上并没有稍后再看。现在，像 ChatGPT 或 LLaMA 这样的大型语言模型为这个长期问题提供了一个潜在的解决方案。推荐：用快速搭建可编程3D场景。通过将数小时的视频内容转换为几行准确的摘要文本，视频摘要器可以快速为我们提供视频的要点，这样我们就不必花费大量时间来完整观看它。
向量数据库个人笔记
weixin_45042995的博客
05-09 737
是一个神经网络数据处理流水线, 和llama_index的形态很像, 支持多种数据导入插件, 各擅长于cv 即处理图片和视频。基于向量检索技术, 做相似度判断去寻找最相似, 可以更好的对图片, 视频等非结构化数据做检索, 玩的就是多维。, 是一个较底层向量搜索库, 性能较高, 对10亿量级的索引可以做到毫秒级检索的性能, 支持GPU加速。遍历候选向量与已选向量做余弦相似度计算，然后按照计算出的余弦相似度排序。当查找与当前相似度最高的内容时, 向量搜索都可简化为这三个步骤。Milvus向量数据库。
streamlit llamaindex
最新发布
02-06
### 如何在Streamlit框架中集成或使用LlamaIndex 为了实现这一目标，可以遵循以下方法来构建一个简单的应用程序实例。此过程涉及安装必要的库、创建索引以及通过Streamlit界面查询这些数据。 #### 安装依赖项 首先需要确保环境中已安装`llamaindex`和`streamlit`这两个Python包。可以通过pip命令完成： ```bash pip install streamlit llama-index ``` #### 创建并加载文档到LlamaIndex 接下来定义函数用于初始化Llama Index对象，并向其中添加一些测试文件作为示例输入源码[^1]。 ```python from pathlib import Path from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTListIndex, readers, download_loader def init_llama_index(directory_path): documents = SimpleDirectoryReader(input_dir=Path(directory_path)).load_data() index = GPTListIndex.from_documents(documents) return index ``` #### 构建Streamlit应用接口 最后一步是在同一项目目录下建立名为app.py的新脚本文件，在这里编写前端逻辑以便于用户交互操作。下面是一个基本的应用程序结构，它允许上传PDF或其他支持类型的文档至服务器端处理后再显示检索结果给访客查看。 ```python import streamlit as st from llama_index import StorageContext, load_index_from_storage st.title('Document Search with LlamaIndex') uploaded_file = st.file_uploader("Choose a file", type=["pdf"]) if uploaded_file is not None: bytes_data = uploaded_file.read() # Save the uploaded file temporarily so that we can process it. temp_pdf_path = "temp.pdf" with open(temp_pdf_path, 'wb') as f: f.write(bytes_data) # Initialize Llama Index after saving the document locally. index = init_llama_index('.') query_str = st.text_input('Enter your question:') if st.button('Search'): response = index.query(query_str) st.write(response.response) # Cleanup temporary files once done processing them. finally: try: os.remove(temp_pdf_path) except OSError: pass ``` 上述代码片段展示了如何利用Streamlit快速搭建起基于Web的服务平台，让用户能够轻松地上载资料并通过自然语言提问获取所需信息摘要[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

需要重新演唱

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值