python的llama-index结合Ollama连接mysql实现RAG知识检索笔记
使用llama-index库，访问MySQL，结合Ollama实现RAG知识检索。
Llama-Index接扫
Llama-Index 是构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序的领先数据框架。它支持多种数据源和格式，包括结构化、半结构化和非结构化数据，如 API、PDF、文档和 SQL 等。LlamaIndex 提供了数据加载、索引、查询和评估的完整解决方案，允许用户存储和索引数据，以及集成多种向量存储、文档存储、图存储和 SQL 数据库提供商。
用户可以通过 LlamaIndex 实现 LLM 应用程序的生产级工作流程，从简单的提示链到高级的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）和代理。
此外，LlamaIndex 提供了评估 LLM 应用程序性能的模块，可以衡量检索效果和 LLM 响应质量，并支持与可观测性合作伙伴的集成。
LlamaIndex 支持 Python 和 TypeScript
在本示例中，我们演示如何在Windows环境下，利用llama-index库，并通过MySQL提供数据进行检索，从而实现基于检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）的方法。
安装依赖库
需要安装的库：
pip install llama-index pip install llama-index-llms-ollama pip install llama-index-embeddings-ollama pip install sqlalchemy数据库的测试数据如下：
ollama 部署模型
首先，在本地通过Olla...
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