LlamaIndex：徹底改變大型語言模型的資料索引（第 1 部分）

LlamaIndex：徹底改變大型語言模型的資料索引（第 1 部分）

在快速發展的人工智慧和機器學習領域，開發人員不斷尋求創新工具來充分利用大型語言模型 (LLM) 的潛力。 LlamaIndex 就是這樣一個具有重大吸引力的突破性工具。在這個綜合系列的第一部分中，我們將深入探討 LlamaIndex 是什麼、它在 AI 生態系統中的重要性、如何設定開發環境，並引導您創建您的第一個 LlamaIndex 專案。

程式碼可以在這裡找到：GitHub - jamesbmour/blog_tutorials：

什麼是駱駝索引？

LlamaIndex 是一個先進的開源資料框架，經過精心創建，用於將大型語言模型與外部資料來源連接起來。它提供了一整套用於高效資料索引、結構化和檢索的工具，允許各種資料類型與法學碩士無縫整合。 ”

駱駝的起源索引

LlamaIndex 是一種解決方案，旨在解決向法學碩士提供大量外部資料所固有的限制，這些限制通常會透過施加上下文約束和無效的資料處理來阻礙效能。其創新的索引和檢索框架優化了法學碩士與大量數據的交互，為開發人員構建性能更高、更細緻的人工智能應用程式鋪平了道路，這些應用程式可以更有效地利用上下文智慧。

主要特性和優點

1。高效的資料索引：LlamaIndex 旨在快速組織海量資料儲存庫，使法學碩士能夠以其他地方查詢時間的一小部分快速處理資訊。此功能顯著提高了功能和營運效率。

2。對多種資料格式的終極適應性：與嚴格的索引解決方案不同，LlamaIndex 的獨特之處在於提供多種格式的資料無縫管理—從簡單的文字文件、PDF 格式檔案、整個網站內容到客製化的資料對象。憑藉這種靈活性，Llama Index 有望滿足多種應用場景中出現的廣泛標準。

3。無縫LLM 整合：LlamaIndex 促進了與主流(LLM) 的簡單相容性，例如來自Open AI 的模型（如大型語言模型GPT 系列保護傘下的模型）以及類似於Llama3 和BERT 引擎等替代品的免費使用資源。因此，系統開發人員只需插入現有的法學碩士基礎設施即可確保連續性，無需進行修改，以保持穩定性、效率和成本影響。

4。針對特定需求的個人化客製化調整：最終用戶可以輕鬆地重新調整效能屬性，例如匹配自訂應用程式要求的索引查詢中使用的索引規則或搜尋演算法。透過根據不同工業領域（即醫療保健或商業分析）客製化高度可調整的流程，透過專門的自訂設定可以在保持效率的同時實現準確性。

5。可擴展性：LlamaIndex 旨在輕鬆擴展，使其適用於小型專案和大型企業應用程式。

用例和應用

LlamaIndex 的適應性為多個領域的突破性應用鋪平了道路：

1. 增強的問答引擎：製作複雜的回應系統，可以深入研究大型檔案，為複雜的詢問提供精確的答案。

2. 自適應文字簡潔：合成有意義的精簡版本的大量文字或保持主題意義的文章分組。

3. 語意驅動的搜尋機制：培養掌握鍵入訊息的潛在意圖和細微差別的搜尋體驗，從而產生最佳化的結果。

4. 感知自動聊天系統：設計對話夥伴，與龐大的資料庫智慧交互，產生豐富的上下文感知的適用對話。

5. 知識庫管理與最佳化：制定管理工具，旨在簡化複雜的企業資料儲存或學術彙編，以便於存取和相關性。

6. 半自動個人化內容建議：架構師推薦平台擅長推斷細微差別和品味偏好，將使用者與相關發現聯繫起來。

7. 獎學金定制虛擬助手：設計由人工智慧支援的虛擬研究助手，透過廣泛的書目索引進行過濾，以方便學者尋找上下文作品和數據集的探索路線。

設定您的開發環境

在我們深入了解 LlamaIndex 的複雜性之前，讓我們確保您的開發環境已正確設定以獲得最佳效能和相容性。

建立虛擬環境

為您的專案使用虛擬環境是最佳實踐。這種方法可確保您的 LlamaIndex 安裝及其相依性不會幹擾系統上的其他 Python 專案。以下是建立和啟動虛擬環境的方法：

# 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

安裝所需的庫

啟動虛擬環境後，使用 pip 安裝 LlamaIndex 及其相依性：

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

理解核心概念

在開始編碼之前，熟悉 LlamaIndex 中的一些基本概念非常重要。理解這些概念將為您建立強大的應用程式奠定堅實的基礎。

文件和節點

在 LlamaIndex 生態系統中，文件代表一個資料單元，例如文字檔案、網頁甚至資料庫條目。文件是 LlamaIndex 處理和索引的原始輸入。

文件被分解為更小的單元，稱為節點。節點是 LlamaIndex 中索引和檢索的基本構建塊。它們通常表示語義訊息區塊，例如段落或句子，具體取決於您選擇的粒度。

文件和節點之間的關係是分層的：

• 一個文件可以包含多個節點。
• 節點保留其父文檔的上下文，同時允許更細粒度的檢索。

指數

LlamaIndex 中的

索引 是複雜的資料結構，用於組織和儲存從文件中提取的資訊以進行高效檢索。它們是 LlamaIndex 快速且準確的資訊檢索能力的支柱。

LlamaIndex 提供各種類型的索引，每種索引都針對不同的用例進行了最佳化：

1. 向量儲存索引：利用向量嵌入來表示文本，允許語義相似性搜尋。
2. 清單索引：在清單中儲存節點的簡單索引，適用於較小的資料集或保留順序很重要的情況。
3. 樹索引：以層次結構組織節點，對於表示資料中的巢狀關係很有用。
4. 關鍵字表索引：根據關鍵字索引節點，實現基於關鍵字的快速搜尋。

選擇哪種類型的索引取決於您的應用程式的獨特需求、資料的性質以及效能規格。

查詢引擎

查詢引擎是負責處理使用者查詢並從索引中檢索相關資訊的智慧組件。它們充當使用者的自然語言問題和索引中的結構化資料之間的橋樑。

LlamaIndex 中的查詢引擎採用複雜的演算法來：

1. 分析並瞭解使用者的查詢。
2. 確定最適合的搜尋索引。
3. 從所選索引中檢索相關節點。
4. 使用檢索到的資訊和底層 LLM 的功能合成一致的回應。

有不同類型的查詢引擎可供使用，每種都有自己的優勢：

• 向量儲存查詢引擎：語意相似性搜尋的理想選擇。
• 摘要查詢引擎：用於產生大型文件的簡潔摘要。
• 樹查詢引擎：有效導航分層資料結構。

要創建成功的 LlamaIndex 應用，掌握選擇和自訂合適的查詢引擎的方法至關重要。

您的第一個 LlamaIndex 項目

設定項目結構

為您的專案建立一個新目錄並導航到其中：

mkdir llamaindex_demo
cd llamaindex_demo

建立一個名為 llamaindex_demo.py 的新 Python 腳本，並在您喜歡的文字編輯器中開啟它。

導入所需的模組

在 llamaindex_demo.py 檔案頂端新增以下導入：

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

這些導入為我們提供了建構 LlamaIndex 應用程式所需的元件。

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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以上是LlamaIndex：徹底改變大型語言模型的資料索引（第 1 部分）的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！