企业官网建设流程全解析

网站开发的经济可行性分析,南通住房和城乡建设部网站,衣服网站建设方案,无网站做cpa01 前言 LlamaIndex起初命名为“GPT Index”#xff0c;为了解决OpenAI的GPT系列模型长上下文限制的问题。 23年项目重构并命名为LlamaIndex#xff0c;支持连接更多模型和数据源#xff0c;发展成一个全面的数据框架#xff0c;实现大模型上下文增强。 如今#xff0c;Ll…01 前言LlamaIndex起初命名为“GPT Index”为了解决OpenAI的GPT系列模型长上下文限制的问题。23年项目重构并命名为LlamaIndex支持连接更多模型和数据源发展成一个全面的数据框架实现大模型上下文增强。如今LlamaIndex已经是一个支持智能体开发的框架官方最新定义LlamaIndex是一个领先框架通过LLM和Workflow结合你的私有数据创建由LLM驱动的智能体应用。02 功能概览LlamaIndex项目可以分为3部分LlamaIndex Framework、Workflows、LlamaCloud。LlamaIndex Framework是构建RAG系统Retrieval-augmented Generation. 即检索增强生成与智能体Agent应用的底层基础框架。LlamaIndex Workflows是用于自由编排与稳定运行多步骤复杂任务的高级工作流引擎。LlamaCloud是LlamaIndex官方的云托管服务平台提供数据解析、提取与索引等一体化服务。最新测试版已扩展支持Agent构建与发布在功能层面上LlamaIndex支持包括构建Agent、Workflows以及上下文增强能力。AgentLlamaIndex提供了构建Agent的框架支持Agent自主调用配置的工具来完成复杂任务RAG也可以作为工具被使用。Workflows通过连接和编排一个或多个Agent、数据检索、工具调用等步骤完成复杂任务。LlamaIndex提供了一种以事件驱动的工作流引擎。上下文增强针对个人和企业的私有数据LlamaIndex提供了包括解析、提取、索引和查询数据等工具不管数据来源是API、PDF或数据库LlamaIndex都可以轻松集成到LLM驱动的应用中。以RAG系统最为典型。03 快速上手先用一个简单的示例看下LlamaIndex的使用方式。1、导入相关依赖。LLM使用DeepSeek向量模型使用DashScope系列。pip3 install llama-index pip3 install llama-index-llms-deepseek pip3 install llama-index-embeddings-dashscope2、示例代码from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader from llama_index.llms.deepseek import DeepSeek from llama_index.embeddings.dashscope import DashScopeEmbedding from llama_index.core.settings import Settings # 定义模型 llm DeepSeek(modeldeepseek-chat, api_keysk-xxx) dashscope_embed_model DashScopeEmbedding( model_nametext-embedding-v3, api_keysk-xxx) # 定义文档加载 documents SimpleDirectoryReader(./data).load_data() # 索引对象自动解析和分词 # 默认分词SentenceSplitter类 # 向量存储SimpleVectorStore类基于内存 index VectorStoreIndex.from_documents( documents, embed_modeldashscope_embed_model ) # 单轮提问RetrieverQueryEngine类实例 query_engine index.as_query_engine( llmllm, verboseTrue ) # 检索 res query_engine.query(育儿知识介绍) print(res)首先定义LLM和EmbedModel然后通过SimpleDirectoryReader加载当前文件同层data目录下的文件支持加载多种文件后缀得到一个Document列表再通过VectorStoreIndex进行分词、向量化和存储默认使用SentenceSplitter类实例进行分词文本大于1024字符才会按相应规则分词SimpleVectorStore类实例基于内存进行向量化存储这些都可以定制然后再调用as_query_engine获取查询引擎对象最后通过query实现基于个人知识库的LLM提问和响应。04 生态LlamaHubLlamaHub是一个庞大且方便查询LlamaIndex集成的组件和数据连接器的网站。包括上百种数据连接器连接不同的外部数据上百种LLM模型接入等等。地址https://llamahub.ai/参与集成贡献create-llamacreate-llama是一个命令行工具可以轻松创建LlamaIndex应用。通过执行npx create-llamalatestm然后根据提示填写项目名选择应用类型、语言、是否使用LlamaCloud等等待应用生成。然后执行npm run dev进行项目本地启动。最后通过访问http://localhost:3000访问应用。使用说明地址: https://www.npmjs.com/package/create-llamaLl****amaDeployLlamaDeply前身LlamaAgents是一个异步框架用于进行服务部署和扩展等。通过LlamaDeploy可以在 LlamaIndex中构建任意数量的工作流然后将它们作为服务运行用户界面或系统中的其他服务可通过 HTTP API 进行访问。官方介绍目前还没实践过后续再分享吧。github地址https://github.com/run-llama/llama_deploy05 最后LlamaIndex 最初是专为突破大型语言模型LLM的上下文窗口限制而设计的数据连接器。如今它已演进为一个功能完备的智能体Agent应用开发框架。框架的核心优势之一在于其集成了上百种数据连接器为构建复杂的AI应用提供了良好的基础。不过目前感觉官方文档看起来繁琐顺序也不是很严谨。以LlamaIndex Framework为例介绍下可以按下面介绍顺序了解Welcome to LlamaIndex快速了解LlamaIndexGetting Started入门内容Learn部分介绍通过LlamaIndex构建不同的应用Component Guides介绍核心的组件Use Cases提供了一些场景的ResourcesExamples是部分集成组件的使用说明还是建议优先LlamaHub查找详情页可以超链到Examples详情页。https://developers.llamaindex.ai/python/framework/想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”