24 使用LlamaIndex自动提取元数据

最新推荐文章于 2024-11-07 10:11:44 发布
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分类专栏： llamindex文章 文章标签： LLM RAG llamaindex
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使用LlamaIndex自动提取元数据

在LlamaIndex中，你可以利用大型语言模型（LLMs）来自动提取元数据。本文将介绍如何使用我们的元数据提取器模块来自动化这一过程。

元数据提取器模块

我们的元数据提取器模块包括以下“特征提取器”：

  • SummaryExtractor：自动提取一组节点的摘要。
  • QuestionsAnsweredExtractor：提取每个节点可以回答的一组问题。
  • TitleExtractor：提取每个节点上下文的标题。
  • EntityExtractor：提取每个节点内容中提到的实体（如地点、人物、事物的名称）。

使用示例

你可以将这些元数据提取器与我们的节点解析器链式结合使用。以下是一个示例：

from llama_index.core.extractors import (
    TitleExtractor,
    QuestionsAnsweredExtractor
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使用LlamaIndex中的Reli 进行实体链接和关系提取
南七小僧的学海无涯
08-19 172
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这里我们定义元数据提取器。只包含包含和我们还展示了如何实例化和。),),
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Bankofli的博客
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如何零基础学习llamaindex而不是无头绪乱学
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python+ollama本地大模型批量识别PDF，总结摘要以及关键词并输出EXCEL。
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这段是处理指定文件夹中的所有PDF文件，并读取PDF识别后的txt文件中的文章信息，提交给本地大模型，我这里使用的qwen2.5：14b，总体上来说，qwen2.5还是好用的，并将结果保存到EXCEL中。，如下是如何处理单个PDF，并设有异常处理，在处理PDF时存在部分乱码，可能是包含有图片格式的问题，故此设置了清洗文本，只保留了可以打印的字符，在提交给大模型进行回答时不受影响，个人没有进行未清洗测试。然而随着AI的兴起，本地大模型的部署，这些成为一种很方便的方法，接下来我将为各位介绍我所使用的方法。
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？
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用ollama的免费API零代码开发第一个AI应用
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这就在本地电脑安装了一个llama3大模型的中文版，然后就可以调用ollama的api，基于llama3大模型来开发各种AI应用。messages = [{'role': 'user', 'content': '将以下内容翻译为英文：为什么天是蓝色的？model='llamafamily/llama3-chinese-8b-instruct', # 使用你提供的模型名称。ollama的模型是'llamafamily/llama3-chinese-8b-instruct'；解析流式响应，提取出文本内容；
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本文介绍如何在llamaindex框架下，使用本地嵌入模型和llama3大模型来对文档摘要进行总结和查询。我这里让大模型读取的文档是一个英文文档，其格式是.txt的。当然，也可以是其他文档格式，比如：pdf,doc等。本文是一个完全私有化部署的例子。
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LLMMetadataExtractor
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### LLM Metadata Extractor 的使用方法 LLM Metadata Extract器是LlamaIndex中的一个重要模块，用于从文档中自动提取元数据并将其附加到各个节点上。这种机制能够显著提升检索系统的性能以及语言模型的理解能力[^1]。 #### 初始化和配置 要使用 `LLMMetadataExtractor`，首先需要导入必要的类，并对其进行初始化。以下是基本的代码示例： ```python from llama_index.node_parser.metadata_extractors import LLMMetadataExtractor, MetadataFeatureTemplate # 定义模板特征（可选） templates = [ MetadataFeatureTemplate( name="summary", template="提供该段落的主要总结" ), MetadataFeatureTemplate( name="keywords", template="列举此段落的关键字" ) ] # 创建LLMMetadataExtractor实例 metadata_extractor = LLMMetadataExtractor(templates=templates) ``` 上述代码展示了如何定义自定义的元数据提取模板，并创建一个 `LLMMetadataExtractor` 实例来执行特定任务。这里，“summary” 和 “keywords” 是两个常见的元数据字段，可以根据实际需求调整或扩展[^3]。 #### 集成至文档处理流程 一旦完成了 `LLMMetadataExtractor` 的初始化工作，就可以将其集成到整个文档解析过程中。具体操作如下所示： ```python from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTVectorStoreIndex # 加载文档 documents = SimpleDirectoryReader(input_dir="./data").load_data() # 设置NodeParser参数以启用元数据提取 node_parser_config = { "include_metadata": True, "metadata_extractor": metadata_extractor } index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents, node_parser=node_parser_config) # 查询索引 query_engine = index.as_query_engine() response = query_engine.query("请解释一下什么是元数据？") print(response) ``` 在此部分，我们通过设置 `node_parser` 参数启用了元数据提取功能。这使得在构建索引的过程中，每一段文本都会被传递给 `LLMMetadataExtractor` 进行分析，最终得到的结果会被嵌入到对应的节点之中[^2]。 ### 总结 借助于 LlamaIndex 中的 `LLMMetadataExtractor` 工具，可以轻松实现对复杂文档结构的有效解构与理解。其核心价值在于自动化地获取额外的信息层，进而辅助后续的各种自然语言处理任务完成得更加精准高效。
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