LlamaIndex：彻底改变大型语言模型的数据索引（第 1 部分）

LlamaIndex：彻底改变大型语言模型的数据索引（第 1 部分）

在快速发展的人工智能和机器学习领域，开发人员不断寻求创新工具来充分利用大型语言模型 (LLM) 的潜力。 LlamaIndex 就是这样一种具有重大吸引力的突破性工具。在这个综合系列的第一部分中，我们将深入探讨 LlamaIndex 是什么、它在 AI 生态系统中的重要性、如何设置开发环境，并指导您创建您的第一个 LlamaIndex 项目。

代码可以在这里找到：GitHub - jamesbmour/blog_tutorials：

什么是骆驼指数？

LlamaIndex 是一个先进的开源数据框架，经过精心创建，用于将大型语言模型与外部数据源连接起来。它提供了一整套用于高效数据索引、结构化和检索的工具，允许各种数据类型与法学硕士无缝集成。”

骆驼的起源索引

LlamaIndex 是一种解决方案，旨在解决向法学硕士提供大量外部数据所固有的限制，这些限制通常会通过施加上下文约束和无效的数据处理来阻碍性能。其创新的索引和检索框架优化了法学硕士与大量数据的交互，为开发人员构建性能更高、更细致的人工智能应用程序铺平了道路，这些应用程序可以更有效地利用上下文智能。

主要特性和优点

1。高效的数据索引：LlamaIndex 旨在快速组织海量数据存储库，使法学硕士能够以其他地方查询时间的一小部分快速处理信息。此功能显着提高了功能和运营效率。

2。对多种数据格式的终极适应性：与严格的索引解决方案不同，LlamaIndex 的独特之处在于提供多种格式的数据无缝管理——从简单的文本文档、PDF 格式文件、整个网站内容到定制的数据对象。凭借这种灵活性，Llama Index 有望满足多种应用场景中出现的广泛标准。

3。无缝 LLM 集成：LlamaIndex 促进了与主流 (LLM) 的简单兼容性，例如来自 Open AI 的模型（如大型语言模型 GPT 系列保护伞下的模型）以及类似于 Llama3 和 BERT 引擎等替代品的免费使用资源。因此，系统开发人员只需插入现有的法学硕士基础设施即可确保连续性，无需进行修改，保持稳定性、效率和成本影响。

4。针对特定需求的个性化定制调整：最终用户可以轻松地重新调整性能属性，例如匹配定制应用程序要求的索引查询中使用的索引规则或搜索算法。通过根据不同工业领域（即医疗保健或商业分析）定制高度可调的流程，通过专门的自定义设置可以在保持效率的同时实现准确性。

5。可扩展性：LlamaIndex 旨在轻松扩展，使其适用于小型项目和大型企业应用程序。

用例和应用

LlamaIndex 的适应性为多个领域的突破性应用铺平了道路：

1. 增强的问答引擎：制作复杂的响应系统，可以深入研究大型档案，为复杂的询问提供精确的答复。

2. 自适应文本简洁：合成有意义的精简版本的大量文本或保持主题意义的文章分组。

3. 语义驱动的搜索机制：培养掌握键入消息的潜在意图和细微差别的搜索体验，从而产生优化的结果。

4. 感知自动聊天系统：设计对话伙伴，与庞大的数据库智能交互，生成丰富的上下文感知的适用对话。

5. 知识库管理和优化：制定管理工具，旨在简化复杂的企业数据存储或学术汇编，以便于访问和相关性。

6. 半自动个性化内容建议：架构师推荐平台擅长推断细微差别和品味偏好，将用户与相关发现联系起来。

7. 奖学金定制虚拟助手：设计由人工智能支持的虚拟研究助手，通过广泛的书目索引进行过滤，以方便学者寻找上下文作品和数据集的探索路线。

设置您的开发环境

在我们深入了解 LlamaIndex 的复杂性之前，让我们确保您的开发环境已正确设置以获得最佳性能和兼容性。

创建虚拟环境

为您的项目使用虚拟环境是最佳实践。这种方法可确保您的 LlamaIndex 安装及其依赖项不会干扰系统上的其他 Python 项目。以下是创建和激活虚拟环境的方法：

# 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

安装所需的库

激活虚拟环境后，使用 pip 安装 LlamaIndex 及其依赖项：

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

理解核心概念

在开始编码之前，熟悉 LlamaIndex 中的一些基本概念非常重要。理解这些概念将为您构建强大的应用程序奠定坚实的基础。

文档和节点

在 LlamaIndex 生态系统中，文档代表一个数据单元，例如文本文件、网页甚至数据库条目。文档是 LlamaIndex 处理和索引的原始输入。

文档被分解为更小的单元，称为节点。节点是 LlamaIndex 中索引和检索的基本构建块。它们通常表示语义信息块，例如段落或句子，具体取决于您选择的粒度。

文档和节点之间的关系是分层的：

• 一个文档可以包含多个节点。
• 节点保留其父文档的上下文，同时允许更细粒度的检索。

指数

LlamaIndex 中的

索引 是复杂的数据结构，用于组织和存储从文档中提取的信息以进行高效检索。它们是 LlamaIndex 快速准确的信息检索能力的支柱。

LlamaIndex 提供各种类型的索引，每种索引都针对不同的用例进行了优化：

1. 向量存储索引：利用向量嵌入来表示文本，允许语义相似性搜索。
2. 列表索引：在列表中存储节点的简单索引，适用于较小的数据集或保留顺序很重要的情况。
3. 树索引：以层次结构组织节点，对于表示数据中的嵌套关​​系很有用。
4. 关键字表索引：根据关键字索引节点，实现基于关键字的快速搜索。

选择哪种类型的索引取决于您的应用程序的独特需求、数据的性质以及性能规格。

查询引擎

查询引擎是负责处理用户查询并从索引中检索相关信息的智能组件。它们充当用户的自然语言问题和索引中的结构化数据之间的桥梁。

LlamaIndex 中的查询引擎采用复杂的算法来：

1. 分析并理解用户的查询。
2. 确定最合适的搜索索引。
3. 从所选索引中检索相关节点。
4. 使用检索到的信息和底层 LLM 的功能合成一致的响应。

有不同类型的查询引擎可供使用，每种都有自己的优势：

• 矢量存储查询引擎：语义相似性搜索的理想选择。
• 摘要查询引擎：用于生成大型文档的简洁摘要。
• 树查询引擎：有效导航分层数据结构。

要创建成功的 LlamaIndex 应用，掌握选择和定制合适的查询引擎的方法至关重要。

您的第一个 LlamaIndex 项目

设置项目结构

为您的项目创建一个新目录并导航到其中：

mkdir llamaindex_demo
cd llamaindex_demo

创建一个名为 llamaindex_demo.py 的新 Python 脚本，并在您喜欢的文本编辑器中打开它。

导入所需的模块

在 llamaindex_demo.py 文件顶部添加以下导入：

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

这些导入为我们提供了构建 LlamaIndex 应用程序所需的组件。

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：彻底改变大型语言模型的数据索引（第 1 部分）的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！