LlamaIndex : Révolutionner l'indexation des données pour les grands modèles de langage (partie 1)

LlamaIndex : Révolutionner l'indexation des données pour les grands modèles de langage (partie 1)

Dans le paysage en évolution rapide de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, les développeurs sont constamment à la recherche d'outils innovants pour exploiter tout le potentiel des grands modèles de langage (LLM). LlamaIndex est l’un de ces outils révolutionnaires qui a gagné en popularité. Dans ce premier volet de cette série complète, nous approfondirons ce qu'est LlamaIndex, son importance dans l'écosystème de l'IA, comment configurer votre environnement de développement et vous guiderons dans la création de votre premier projet LlamaIndex.

Le code peut être trouvé ici : GitHub - jamesbmour/blog_tutorials :

Qu’est-ce que LlamaIndex ?

LlamaIndex est un framework de données open source avancé soigneusement créé pour connecter de grands modèles de langage à des sources de données externes. Il offre un ensemble complet d'outils pour une indexation, une structuration et une récupération efficaces des données, permettant l'intégration transparente de différents types de données avec les LLM. "

La genèse du lamaIndex

LlamaIndex est apparu comme une solution pour remédier aux limitations inhérentes à l'alimentation de grands volumes de données externes aux LLM, qui entravent souvent les performances en imposant des contraintes de contexte et une gestion inefficace des données. Son cadre innovant d'indexation et de récupération optimise l'interaction LLM avec des données étendues, ouvrant la voie aux développeurs pour créer des applications d'IA nuancées plus performantes qui exploitent plus efficacement l'intelligence contextuelle.

Principales caractéristiques et avantages

1. Indexation efficace des données : conçu pour organiser rapidement des référentiels de données volumineux, LlamaIndex permet aux LLM de traiter rapidement les informations en une fraction des temps de requête trouvés ailleurs. Cette fonctionnalité améliore considérablement l'efficacité fonctionnelle et opérationnelle.

2. Adaptabilité ultime à divers formats de données : contrairement aux solutions d'indexation rigides, LlamaIndex se distingue en offrant une gestion transparente des données dans une multitude de formats, allant des simples documents texte aux fichiers au format PDF, en passant par le contenu complet du site Web et les objets de données personnalisés. Avec une telle flexibilité, Llama Index est sur le point de satisfaire aux nombreux critères découlant de scénarios d'application polyvalents.

3. Intégration LLM transparente : LlamaIndex facilite une compatibilité simple avec les principaux (LLM), tels que les modèles d'Open AI comme ceux de la famille GPT de grands modèles de langage, ainsi que des ressources gratuites similaires à des alternatives telles que les moteurs Llama3 et BERT. Par conséquent, les développeurs du système assurent la continuité en connectant simplement l'infrastructure LLM existante sans modifications, tout en conservant la stabilité, l'efficacité et les implications en termes de coûts.

4. Ajustements personnalisés personnalisés pour des demandes spécifiques : les utilisateurs finaux peuvent réajuster confortablement les attributs de performances tels que les règles d'indexation ou les algorithmes de recherche utilisés dans les requêtes indexées correspondant aux exigences des applications sur mesure. Avec des processus hautement ajustables adaptés à différents domaines industriels (c'est-à-dire les soins de santé ou l'analyse commerciale), il devient possible d'atteindre à la fois la précision tout en maintenant l'efficacité grâce à des paramètres personnalisés dédiés.

5. Évolutivité : LlamaIndex est conçu pour évoluer sans effort, ce qui le rend adapté aussi bien aux petits projets qu'aux applications d'entreprise à grande échelle.

Cas d'utilisation et applications

La nature adaptable de LlamaIndex ouvre la voie à des applications révolutionnaires dans plusieurs domaines :

1. Moteurs de questions-réponses améliorés : créez des systèmes de réponse sophistiqués qui peuvent fouiller dans de grandes archives pour fournir des réponses précises à des demandes complexes.

2. Concision adaptative du texte : synthétisez des versions significatives et réduites de textes volumineux ou de groupements d'articles en conservant leur importance d'actualité.

3. Mécanismes de recherche sémantiques : favorisez des expériences de recherche qui saisissent l'intention sous-jacente et les nuances des messages saisis, produisant des résultats optimisés.

4. Systèmes de discussion automatisés conscients : Concevez des compagnons de conversation qui s'interfacent intelligemment avec de vastes bases de données pour générer un dialogue applicable riche en sensibilisation contextuelle.

5. Gestion et optimisation des référentiels de connaissances : Formuler des instruments de gestion visant à rationaliser le stockage de données d'entreprise complexes ou les compilations scientifiques pour en faciliter l'accès et la pertinence.

6. Suggestions de contenu personnalisées semi-automatiques : plates-formes de recommandation conçues pour déduire les nuances et les préférences gustatives reliant les utilisateurs aux résultats pertinents.

7. Aides virtuelles sur mesure pour les bourses d'études : Concevez des aides à la recherche virtuelles alimentées par l'IA, filtrant à travers des index bibliographiques complets pour faciliter les itinéraires d'exploration des chercheurs à la recherche d'ouvrages et d'ensembles de données contextuels.

Configuration de votre environnement de développement

Avant de plonger dans les subtilités de LlamaIndex, assurons-nous que votre environnement de développement est correctement configuré pour des performances et une compatibilité optimales.

Création d'un environnement virtuel

C'est une bonne pratique d'utiliser un environnement virtuel pour vos projets. Cette approche garantit que votre installation de LlamaIndex et ses dépendances n'interfèrent pas avec d'autres projets Python sur votre système. Voici comment créer et activer un environnement virtuel :

# 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

Installation des bibliothèques requises

Avec votre environnement virtuel activé, installez LlamaIndex et ses dépendances en utilisant pip :

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

Comprendre les concepts de base

Avant de commencer à coder, il est important de nous familiariser avec certains concepts fondamentaux de LlamaIndex. Comprendre ces concepts vous fournira une base solide pour créer des applications puissantes.

Documents et nœuds

Dans l'écosystème LlamaIndex, un document représente une unité de données, comme un fichier texte, une page Web ou même une entrée de base de données. Les documents sont l'entrée brute que LlamaIndex traite et indexe.

Les documents sont décomposés en unités plus petites appelées nœuds. Les nœuds sont les éléments de base pour l’indexation et la récupération dans LlamaIndex. Ils représentent généralement des morceaux d'informations sémantiques, tels que des paragraphes ou des phrases, selon la granularité que vous choisissez.

La relation entre les documents et les nœuds est hiérarchique :

• Un document peut contenir plusieurs nœuds.
• Les nœuds préservent le contexte de leur document parent tout en permettant une récupération plus fine.

Indices

Indices dans LlamaIndex sont des structures de données sophistiquées qui organisent et stockent les informations extraites des documents pour une récupération efficace. Ils constituent l'épine dorsale des capacités de récupération d'informations rapides et précises de LlamaIndex.

LlamaIndex propose différents types d'indices, chacun optimisé pour différents cas d'utilisation :

1. Vector Store Index : utilise des intégrations vectorielles pour représenter le texte, permettant ainsi des recherches de similarité sémantique.
2. Index de liste : un index simple qui stocke les nœuds dans une liste, adapté aux ensembles de données plus petits ou lorsqu'il est important de préserver l'ordre.
3. Index d'arbre : organise les nœuds dans une structure hiérarchique, utile pour représenter les relations imbriquées dans les données.
4. Index de table de mots-clés : indexe les nœuds en fonction de mots-clés, permettant des recherches rapides basées sur des mots-clés.

La décision quant au type d'index à sélectionner dépend des exigences uniques de votre application, de la nature de vos données et de vos spécifications de performances.

Moteurs de requête

Les moteurs de requêtes sont les composants intelligents chargés de traiter les requêtes des utilisateurs et de récupérer les informations pertinentes à partir des index. Ils servent de pont entre les questions en langage naturel de l'utilisateur et les données structurées des indices.

Les moteurs de requête de LlamaIndex utilisent des algorithmes sophistiqués pour :

1. Analyser et comprendre la requête de l'utilisateur.
2. Déterminez le ou les index les plus appropriés pour rechercher.
3. Récupérer les nœuds pertinents du ou des index choisis.
4. Synthétiser une réponse cohérente en utilisant les informations récupérées et les capacités du LLM sous-jacent.

Différents types de moteurs de requêtes sont disponibles, chacun avec ses propres atouts :

• Moteur de requêtes Vector Store : Idéal pour les recherches de similarité sémantique.
• Moteur de requête de résumé : utile pour générer des résumés concis de documents volumineux.
• Tree Query Engine : efficace pour naviguer dans les structures de données hiérarchiques.

Pour créer des applications LlamaIndex réussies, il est essentiel de comprendre la méthode de sélection et de personnalisation d'un moteur de requête approprié.

Votre premier projet LlamaIndex

Configuration de la structure du projet

Créez un nouveau répertoire pour votre projet et accédez-y :

mkdir llamaindex_demo
cd llamaindex_demo

Créez un nouveau script Python nommé llamaindex_demo.py et ouvrez-le dans votre éditeur de texte préféré.

Importation des modules requis

Ajoutez les importations suivantes en haut de votre fichier llamaindex_demo.py :

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

Ces importations nous fournissent les composants nécessaires pour construire notre application LlamaIndex.

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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Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!