LlamaIndex: Revolutionierung der Datenindizierung für große Sprachmodelle (Teil 1)

LlamaIndex: Revolutionierung der Datenindizierung für große Sprachmodelle (Teil 1)

In der sich schnell entwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens sind Entwickler ständig auf der Suche nach innovativen Werkzeugen, um das volle Potenzial großer Sprachmodelle (LLMs) auszuschöpfen. Ein solches bahnbrechendes Tool, das große Popularität erlangt hat, ist LlamaIndex. In diesem ersten Teil dieser umfassenden Serie befassen wir uns eingehend mit LlamaIndex, seiner Bedeutung im KI-Ökosystem, der Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung und begleiten Sie bei der Erstellung Ihres ersten LlamaIndex-Projekts.

Code finden Sie hier: GitHub – jamesbmour/blog_tutorials:

Was ist LlamaIndex?

LlamaIndex ist ein fortschrittliches Open-Source-Datenframework, das sorgfältig entwickelt wurde, um große Sprachmodelle mit externen Datenquellen zu verbinden. Es bietet einen umfassenden Satz an Tools für die effiziente Indizierung, Strukturierung und den Abruf von Daten und ermöglicht die nahtlose Integration verschiedener Datentypen mit LLMs.“

Die Entstehung von LlamaIndex

LlamaIndex erwies sich als Lösung, um die Einschränkungen zu beseitigen, die mit der Einspeisung großer Mengen externer Daten in LLMs verbunden sind und die oft die Leistung durch auferlegte Kontextbeschränkungen und ineffektive Datenverarbeitung beeinträchtigten. Sein innovatives Indizierungs- und Abruf-Framework optimiert die LLM-Interaktion mit umfangreichen Daten und ebnet Entwicklern den Weg für die Entwicklung leistungsfähigerer, differenzierterer KI-Anwendungen, die kontextbezogene Intelligenz effektiver nutzen.

Hauptmerkmale und Vorteile

1. Effiziente Datenindizierung: LlamaIndex wurde für die schnelle Organisation riesiger Datenrepositorys entwickelt und ermöglicht LLMs die schnelle Verarbeitung von Informationen zu einem Bruchteil der anderswo üblichen Abfragezeiten. Diese Funktion steigert die funktionale und betriebliche Effizienz erheblich.

2. Ultimative Anpassungsfähigkeit an verschiedene Datenformate: Im Gegensatz zu starren Indexierungslösungen zeichnet sich LlamaIndex durch die nahtlose Verwaltung von Daten in einer Vielzahl von Formaten aus – von einfachen Textdokumenten, Dateien im PDF-Format, gesamten Website-Inhalten bis hin zu benutzerdefinierten Datenobjekten. Mit dieser Flexibilität ist Llama Index in der Lage, die umfangreichen Kriterien vielseitiger Anwendungsszenarien zu erfüllen.

3. Nahtlose LLM-Integration: LlamaIndex ermöglicht eine unkomplizierte Kompatibilität mit Mainstream-Modellen (LLMs), wie z. B. Modellen von Open AI wie denen unter dem Dach der GPT-Familie großer Sprachmodelle sowie frei nutzbaren Ressourcen, die Alternativen wie Llama3- und BERT-Engines ähneln. Daher stellen die Systementwickler Kontinuität sicher, indem sie lediglich die bestehende LLM-Infrastruktur ohne Änderungen einbinden und so Stabilität, Effizienz und Kostenauswirkungen bewahren.

4. Personalisierte benutzerdefinierte Anpassungen für spezifische Anforderungen: Endbenutzer können Leistungsattribute wie Indizierungsregeln oder Suchalgorithmen, die in indizierten Abfragen verwendet werden, bequem an die Anforderungen maßgeschneiderter Anwendungen anpassen. Mit hochgradig anpassbaren Prozessen, die auf verschiedene Industriebereiche (z. B. Gesundheitswesen oder Geschäftsanalytik) zugeschnitten sind, wird das Erreichen beider Genauigkeit bei gleichzeitiger Beibehaltung der Effizienz durch dedizierte benutzerdefinierte Einstellungen möglich.

5. Skalierbarkeit: LlamaIndex lässt sich mühelos skalieren und eignet sich daher sowohl für kleine Projekte als auch für große Unternehmensanwendungen.

Anwendungsfälle und Anwendungen

Die Anpassungsfähigkeit von LlamaIndex ebnet den Weg für bahnbrechende Anwendungen in mehreren Bereichen:

1. Erweiterte Frage-Antwort-Engines: Erstellen Sie ausgefeilte Antwortsysteme, die in große Archive eintauchen können, um präzise Antworten auf komplizierte Anfragen zu liefern.

2. Adaptive Textpräzision: Synthetisieren Sie aussagekräftige, reduzierte Versionen umfangreicher Texte oder Artikelgruppierungen unter Beibehaltung der aktuellen Bedeutung.

3. Semantikgesteuerte Suchmechanismen: Fördern Sie Sucherlebnisse, die die zugrunde liegende Absicht und Nuancen eingegebener Nachrichten erfassen und so optimierte Ergebnisse liefern.

4. Aware Automated Chat Systems: Entwerfen Sie Gesprächsbegleiter, die intelligent mit umfangreichen Datenbanken interagieren, um anwendbare Dialoge mit hohem Kontextbewusstsein zu generieren.

5. Wissensspeicherverwaltung und -optimierung: Formulieren Sie Managementinstrumente, die darauf abzielen, die Speicherung komplexer Unternehmensdaten oder wissenschaftlicher Zusammenstellungen zu rationalisieren, um den Zugriff und die Relevanz zu erleichtern.

6. Halbautomatische personalisierte Inhaltsvorschläge: Empfehlungsplattformen für Architekten, die in der Lage sind, Nuancen und Geschmackspräferenzen abzuleiten und Benutzer mit relevanten Erkenntnissen zu verknüpfen.

7. Maßgeschneiderte virtuelle Helfer für Stipendien: Entwickeln Sie virtuelle Forschungshelfer mit KI-Unterstützung und filtern Sie umfangreiche bibliografische Indizes, um Wissenschaftlern, die auf der Suche nach kontextbezogenen Werken und Datensätzen sind, die Erkundungsrouten zu erleichtern.

Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung

Bevor wir uns mit den Feinheiten von LlamaIndex befassen, stellen wir sicher, dass Ihre Entwicklungsumgebung für optimale Leistung und Kompatibilität ordnungsgemäß eingerichtet ist.

Erstellen einer virtuellen Umgebung

Es ist eine bewährte Methode, für Ihre Projekte eine virtuelle Umgebung zu verwenden. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Ihre LlamaIndex-Installation und ihre Abhängigkeiten andere Python-Projekte auf Ihrem System nicht beeinträchtigen. So können Sie eine virtuelle Umgebung erstellen und aktivieren:

# Create a new virtual environment
python -m venv llamaindex-env

# Activate the virtual environment
# On Unix or MacOS:
source llamaindex-env/bin/activate
# On Windows:
llamaindex-env\Scripts\activate

Erforderliche Bibliotheken installieren

Installieren Sie bei aktivierter virtueller Umgebung LlamaIndex und seine Abhängigkeiten mit pip:

pip install llama-index llama-index-llms-ollama

Kernkonzepte verstehen

Bevor wir mit dem Codieren beginnen, ist es wichtig, sich mit einigen grundlegenden Konzepten in LlamaIndex vertraut zu machen. Wenn Sie diese Konzepte verstehen, erhalten Sie eine solide Grundlage für die Erstellung leistungsstarker Anwendungen.

Dokumente und Knoten

Im LlamaIndex-Ökosystem stellt ein Dokument eine Dateneinheit dar, beispielsweise eine Textdatei, eine Webseite oder sogar einen Datenbankeintrag. Dokumente sind die Roheingabe, die LlamaIndex verarbeitet und indiziert.

Dokumente werden in kleinere Einheiten unterteilt, die als Knoten bezeichnet werden. Knoten sind die Grundbausteine ​​für die Indizierung und den Abruf in LlamaIndex. Sie stellen in der Regel semantische Informationsblöcke dar, z. B. Absätze oder Sätze, abhängig von der von Ihnen gewählten Granularität.

Die Beziehung zwischen Dokumenten und Knoten ist hierarchisch:

• Ein Dokument kann mehrere Knoten enthalten.
• Knoten bewahren den Kontext ihres übergeordneten Dokuments und ermöglichen gleichzeitig einen feineren Abruf.

Indizes

Indizes in LlamaIndex sind hochentwickelte Datenstrukturen, die aus Dokumenten extrahierte Informationen für einen effizienten Abruf organisieren und speichern. Sie dienen als Rückgrat der schnellen und genauen Informationsabruffunktionen von LlamaIndex.

LlamaIndex bietet verschiedene Arten von Indizes, die jeweils für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert sind:

1. Vector Store Index: Verwendet Vektoreinbettungen zur Darstellung von Text und ermöglicht so semantische Ähnlichkeitssuchen.
2. Listenindex: Ein einfacher Index, der Knoten in einer Liste speichert, geeignet für kleinere Datensätze oder wenn die Wahrung der Reihenfolge wichtig ist.
3. Baumindex: Organisiert Knoten in einer hierarchischen Struktur, nützlich für die Darstellung verschachtelter Beziehungen in Daten.
4. Schlüsselworttabellenindex: Indiziert Knoten basierend auf Schlüsselwörtern und ermöglicht so eine schnelle schlüsselwortbasierte Suche.

Die Entscheidung, welcher Indextyp ausgewählt werden soll, hängt von den individuellen Anforderungen Ihrer Anwendung, der Art Ihrer Daten und Ihren Leistungsspezifikationen ab.

Abfrage-Engines

Abfrage-Engines sind die intelligenten Komponenten, die für die Verarbeitung von Benutzeranfragen und den Abruf relevanter Informationen aus den Indizes verantwortlich sind. Sie fungieren als Brücke zwischen den natürlichsprachlichen Fragen des Benutzers und den strukturierten Daten in den Indizes.

Abfrage-Engines in LlamaIndex verwenden ausgefeilte Algorithmen, um:

1. Analysieren und verstehen Sie die Anfrage des Benutzers.
2. Bestimmen Sie die am besten geeigneten Indizes für die Suche.
3. Rufen Sie relevante Knoten aus den ausgewählten Indizes ab.
4. Synthese einer kohärenten Antwort unter Verwendung der abgerufenen Informationen und der Funktionen des zugrunde liegenden LLM.

Es stehen verschiedene Arten von Abfrage-Engines zur Verfügung, jede mit ihren eigenen Stärken:

• Vector Store Query Engine: Ideal für semantische Ähnlichkeitssuchen.
• Zusammenfassungsabfrage-Engine: Nützlich zum Generieren prägnanter Zusammenfassungen großer Dokumente.
• Tree Query Engine: Effektiv für die Navigation hierarchischer Datenstrukturen.

Um erfolgreiche LlamaIndex-Anwendungen zu erstellen, ist es wichtig, die Methode zur Auswahl und Anpassung einer geeigneten Abfrage-Engine zu verstehen.

Ihr erstes LlamaIndex-Projekt

Einrichten der Projektstruktur

Erstellen Sie ein neues Verzeichnis für Ihr Projekt und navigieren Sie dorthin:

mkdir llamaindex_demo
cd llamaindex_demo

Erstellen Sie ein neues Python-Skript mit dem Namen llamaindex_demo.py und öffnen Sie es in Ihrem bevorzugten Texteditor.

Erforderliche Module importieren

Fügen Sie die folgenden Importe oben in Ihrer llamaindex_demo.py-Datei hinzu:

import os
from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex, ServiceContext
from llama_index.llms.ollama import Ollama
from llama_index.core import Settings
from llama_index.embeddings.ollama import OllamaEmbedding

Diese Importe stellen uns die notwendigen Komponenten zur Verfügung, um unsere LlamaIndex-Anwendung zu erstellen.

Configuring LlamaIndex

For this example, we'll use Ollama, an open-source LLM, as our language model. Set up the LLM and embedding model with the following code:

# Set up Ollama
llm = Ollama(model="phi3")
Settings.llm = llm
embed_model = OllamaEmbedding(model_name="snowflake-arctic-embed")
Settings.embed_model = embed_model

This configuration tells LlamaIndex to use the "phi3" model for text generation and the "snowflake-arctic-embed" model for creating embeddings.

Loading Documents

Next, we'll load our documents. Create a directory named data in your project folder and place some text files in it. Then, add the following code to load these documents:

# Define the path to your document directory
directory_path = 'data'

# Load documents
documents = SimpleDirectoryReader(directory_path).load_data()

The SimpleDirectoryReader class makes it easy to load multiple documents from a directory.

Creating an Index

Now, let's create a vector store index from our loaded documents:

# Create index
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, show_progress=True)

In this phase, we refine the document data, generate their embeddings, and catalog them for easy search within an organized index.

Performing a Query

Finally, let's set up a query engine and perform a simple query:

# Create query engine
query_engine = index.as_query_engine(llm=llm)

# Perform a query
response = query_engine.query("What is LlamaIndex?")
print(response)

This code creates a query engine from our index and uses it to answer the question "What is LlamaIndex?".

Complete Code

Here's the complete code for our first LlamaIndex project:

import os
from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex, ServiceContext
from llama_index.llms.ollama import Ollama
from llama_index.core import Settings
from llama_index.embeddings.ollama import OllamaEmbedding

# Set up Ollama
llm = Ollama(model="phi3")
Settings.llm = llm
embed_model = OllamaEmbedding(model_name="snowflake-arctic-embed")
Settings.embed_model = embed_model

# Define the path to your document directory
directory_path = 'data'

# Load documents
documents = SimpleDirectoryReader(directory_path).load_data()

# Create index
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, show_progress=True)

# Create query engine
query_engine = index.as_query_engine(llm=llm)

# Perform a query
response = query_engine.query("What is LlamaIndex?")
print(response)

Code Walkthrough

1. Importing and Configuring: We start by importing the necessary modules and setting up our LLM and embedding model. This configuration tells LlamaIndex which models to use for text generation and creating embeddings.

2. Loading Documents: The SimpleDirectoryReader class is used to load all documents from the specified directory. This versatile loader can handle various file formats, making it easy to ingest diverse data sources.

3. Creating the Index: We use VectorStoreIndex.from_documents() to create our index. This method processes each document, generates embeddings, and organizes them into a searchable structure. The show_progress=True parameter gives us a visual indication of the indexing progress.

4. Setting Up the Query Engine: The as_query_engine() method creates a query engine from our index. This engine is responsible for processing queries and retrieving relevant information.

5. Performing a Query: We use the query engine to ask a question about LlamaIndex. The engine processes the query, searches the index for relevant information, and generates a response using the configured LLM.

This basic example demonstrates the core workflow of a LlamaIndex application: loading data, creating an index, and querying that index to retrieve information. As you become more familiar with the library, you can explore more advanced features and customize the indexing and querying process to suit your specific needs.

Advanced Concepts and Best Practices

While our example provides a solid foundation, there are several advanced concepts and best practices to consider as you develop more complex LlamaIndex applications:

1. Index Persistence

For larger datasets or applications that don't need to rebuild the index frequently, consider persisting your index to disk:

# Save the index
index.storage_context.persist("path/to/save")

# Load a previously saved index
from llama_index.core import StorageContext, load_index_from_storage
storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir="path/to/save")
loaded_index = load_index_from_storage(storage_context)

2. Custom Node Parsers

For more control over how documents are split into nodes, you can create custom node parsers:

from llama_index.core import Document
from llama_index.node_parser import SimpleNodeParser

parser = SimpleNodeParser.from_defaults(chunk_size=1024, chunk_overlap=20)
nodes = parser.get_nodes_from_documents([Document.from_text("Your text here")])

3. Query Transformations

Enhance query processing with transformations:

from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine
from llama_index.core.retrievers import VectorIndexRetriever
from llama_index.core.postprocessor import SimilarityPostprocessor

retriever = VectorIndexRetriever(index=index)
query_engine = RetrieverQueryEngine(
    retriever=retriever,
    node_postprocessors=[SimilarityPostprocessor(similarity_cutoff=0.7)]
)

4. Handling Different Data Types

LlamaIndex supports various data loaders for different file types:

from llama_index.core import download_loader

PDFReader = download_loader("PDFReader")
loader = PDFReader()
documents = loader.load_data(file="path/to/your.pdf")

5. Customizing the LLM

You can fine-tune LLM parameters for better performance:

from llama_index.llms import OpenAI

llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.2)
Settings.llm = llm

Conclusion and Next Steps

In this comprehensive first part of our LlamaIndex series, we've covered the fundamentals of what LlamaIndex is, its significance in the AI ecosystem, how to set up your development environment, and how to create a basic LlamaIndex project. We've also touched on core concepts like documents, nodes, indices, and query engines, providing you with a solid foundation for building powerful AI applications.

Stay tuned for the upcoming parts of this series, where we'll delve deeper into these advanced topics and provide hands-on examples to further enhance your LlamaIndex expertise.

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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLlamaIndex: Revolutionierung der Datenindizierung für große Sprachmodelle (Teil 1). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!