LlamaIndex 是一个专为大语言模型(Large Language Model,简称LLM)设计的框架,旨在帮助用户将外部数据与 LLM 结合,实现高效的数据检索和知识增强生成(RAG)。它通过构建索引和提供查询接口,使 LLM 能够访问和利用私有或特定领域的数据,从而提升模型的准确性和实用性。
核心功能:LlamaIndex 的主要作用是通过对非结构化或半结构化数据(如文档、网页、数据库等)建立索引,将这些数据转化为适合 LLM 处理的形式。它支持多种索引类型(如向量索引、树形索引等),以满足不同的数据检索需求。
检索增强生成(RAG):在索引阶段,将外部数据构建为知识库。在查询阶段,从知识库中检索相关上下文信息,并将其与用户查询结合,生成增强后的响应。
至于一些其他的用户和介绍,大家可以自行查阅相关资料进行详细的了解,接下来我们一起看一下怎么使用python代码去使用deepseek模型。
这里的话我们借助于硅基流动平台赠送的api调用的token去间接的调用deepseek大模型,同时也可以调用其他的大模型,硅基流动平台注册地址:https://cloud.siliconflow.cn/i/VubghKon
下面直接上代码:
pip install llama-index
上面的代码一次只能问一个问题,可以再询问ai,帮你改造一下代码,把上下文都传进去,这样就可以持续对话:
对话记录如下:
代码说明:
这几行代码是将新的模型加到列表中去,不然的话,执行会报下面的错:
建议通过update的方式去修改,不要直接改llama_index源码去增加类型
感兴趣的小伙伴可以自己动手去尝试一下。想要源码的话可以微信上私聊我喔,你们也可以用图片识别区复制代码。
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