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省钱！微软开源框架LLMLingua + LlamaIndex实现提示词压缩

更多技术细节和理论研究请参考LLMLingua的官方网站和论文: https://github.com/microsoft/LLMLingua 今天我们来看看在具体的应用场景中，如何使用LlmLingua与LlamaIndex

LLMLingua LlamaIndex 开源框架

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

在前面文章《应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性》里，我们提到了llamaindex出了一个新的实验feature，支持通过声明式的方式定义

Agent QueryPipeline 大模型

如何避免大语言模型绕过知识库乱答的情况？LlamaIndex 原理与应用简介

本文译自 LlamaIndex: How to Use Index Correctly[1]，翻译内容并非原版无对照翻译，有所增减。

大语言模型

应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性

在这里不论是langchain选择了命令式的langchain template，还是今天要介绍的主角llamaindex选择的声明式的QueryPipeline，以及在此之前已经发布了数据处理阶段的pipeline

Query Pipeline 大模型

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

随着检索增强生成(RAG)应用程序不断发展，这些应用程序通常将Langchain/LlamaIndex与Weaviate/Pinecone和foundation Models结合在一起，它们遇到了各种障碍

RAG 大模型

PostgreSQL的三位一体——在大模型应用中结合关系型、向量和时间序列数据

结合LlamaIndex使用Timescale Vector 以下结合LlamaIndex实操的内容摘自LlamaIndex创始人Jeff Liu的blog。

大模型 PostgreSQL

RAG超参数调优食用指南

为了解决这些问题 LlamaIndex 推出了一个 ParamTuner 类，可以自动、高效地执行超参数调整。

rag 大模型

Prompt 策略：代码库 AI 助手的语义化搜索设计

在设计时，为了更好的在框架底层提供这种能力，我们参阅了 Bloop 应用、LangChain、Spring AI、LlamaIndex 框架等的代码与思想，参考/复制（基于 Apache

prompt

LLMOps框架Dify发布Workflow功能，RAG进入自由编排时代（附产品负责人分享PPT ）

不能用模型的用流程，甚至采用“Human in Loop”的方式，将整个工作流程白盒化，把大模型能力限制在封闭的问题内，让大模型更可控，提升整个应用的可解释性和鲁棒性，这样的思路也成为了业内共识，Langchain，llamaindex

RAG 自由编排 Workflow

12个RAG常见痛点及解决方案

LlamaIndex提供了一个关于调优开源嵌入模型的分步指南，证明了调优嵌入模型可以在整个eval度量套件中一致地提高度量。

RAG 大模型

改进召回（Retrieval）和引入重排（Reranking）提升RAG架构下的LLM应用效果

llamaindex实现下的RAG架构以RAG召回为例，最原始的做法是通过top-k的方式从向量数据库中检索背景数据然后直接提交给LLM去生成答案，但这样存在检索出来的chunks并不一定完全和上下文相关的问题

大模型

开源新标杆，千问Qwen2系列模型发布，全面超越LLama3

、SGL、SkyPilot、TensorRT-LLM、OpenVino、TGI）本地运行（MLX、Llama.cpp、Ollama、LM Studio） Agent及RAG（检索增强生成）框架（LlamaIndex

qwen 千问开源

高级 RAG 技术——图解概览

要深入了解，可以查看 LlamaIndex 关于递归检索器和节点引用的教程。

RAG 检索图解

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

LlamaIndex 采用了类似的方法实现这一功能。

检索增强式生成 RAG

点评：六大向量数据库

AI研究院利用自主开发的MAP-GPT：源码-架构图智能生成系统，独家发布六大热门向量数据库的模块库架构图，包括： Milvus、Zilliz、Faiss、Qdrant、LlamaIndex和Chroma

向量数据库

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