llama-index调用qwen大模型实现RAG

RAG是指关系抽取（Relation Extraction）、属性抽取（Attribute Extraction）和关系分类（Relation Classification）。这是信息抽取的三个主要任务，用于从文本中抽取结构化知识。

在使用llama-index调用qwen大模型实现RAG时，你需要首先安装llama-index库，并确保你有一个可以访问的qwen大模型。以下是一个简单的代码示例，展示如何使用llama-index进行RAG：

from llama_index import QwenClient
 
# 初始化QwenClient
client = QwenClient(
    model_id="qwen-large-v2",  # 使用qwen大模型
    host="http://localhost:8000"  # 假设你的Qwen服务运行在本地的8000端口
)
 
# 示例文本
text = "《三体》是刘慈欣的科幻小说三体宇宙三部曲的首部，也是中国现代科幻小说的开创作品。"
 
# 关系抽取
relations = client.extract_relations(text)
print("关系抽取结果:", relations)
 
# 属性抽取
attributes = client.extract_attributes(text)
print("属性抽取结果:", attributes)
 
# 关系分类
classifications = client.classify_relations(text)
print("关系分类结果:", classifications)

请注意，上述代码假定Qwen服务已在本地运行，并监听8000端口。实际使用时，你需要根据你的Qwen服务部署情况调整host参数。此外，你可能需要根据你的模型和数据实际情况调整提取的结果处理方式。