人工知能と機械学習の急速に進化する状況において、開発者は大規模言語モデル (LLM) の可能性を最大限に活用するための革新的なツールを常に探しています。大きな注目を集めている画期的なツールの 1 つが LlamaIndex です。この包括的なシリーズの最初の記事では、LlamaIndex とは何か、AI エコシステムにおけるその重要性、開発環境のセットアップ方法を詳しく掘り下げ、最初の LlamaIndex プロジェクトの作成について説明します。
コードはここにあります: GitHub - jamesbmour/blog_tutorials:
LlamaIndex は、大規模な言語モデルを外部データ ソースに接続するために慎重に作成された、高度なオープンソース データ フレームワークです。効率的なデータのインデックス作成、構造化、取得のための包括的なツール セットを提供し、さまざまなデータ タイプと LLM のシームレスな統合を可能にします。」
LlamaIndex は、大量の外部データを LLM にフィードすることに固有の制限に対処するソリューションとして登場しました。この制限は、コンテキストの制約や非効率なデータ処理を課すことによってパフォーマンスを妨げることがよくありました。その革新的なインデックス作成および取得フレームワークは、LLM と広範なデータとの相互作用を最適化し、開発者がコンテキスト インテリジェンスをより効果的に活用する、より高性能で微妙な AI アプリケーションを構築する道を開きます。
1.効率的なデータ インデックス作成: 大規模なデータ リポジトリを迅速に整理するように設計された LlamaIndex を使用すると、LLM は他のクエリ時間の数分の一で情報を迅速に処理できます。この機能により、機能効率と運用効率が大幅に向上します。
2.多様なデータ形式への究極の適応性: 厳格なインデックス作成ソリューションとは異なり、LlamaIndex は、単純なテキスト ドキュメント、PDF 形式ファイル、Web サイト全体のコンテンツからカスタマイズされたデータ オブジェクトに至るまで、多数の形式にわたるデータのシームレスな管理を提供することで優れています。このような柔軟性により、Llama Index は、多様なアプリケーション シナリオで生じる広範な基準を満たす準備ができています。
3.シームレスな LLM 統合: LlamaIndex は、Llama3 や BERT エンジンなどの代替エンジンに似た無料で使用できるリソースと並んで、大規模言語モデルの GPT ファミリ傘下にあるモデルなどの Open AI のモデルなど、メインストリーム (LLM) との簡単な互換性を促進します。したがって、システム開発者は、安定性、効率性、コストへの影響を維持しながら、変更を加えずに既存の LLM インフラストラクチャに接続するだけで継続性を確保します。
4.特定の需要に合わせたパーソナライズされたカスタム調整: エンドユーザーは、オーダーメイドのアプリケーションの要件に一致するインデックス付きクエリ内で使用されるインデックス作成ルールや検索アルゴリズムなどのパフォーマンス属性を快適に再調整できます。さまざまな産業分野 (ヘルスケアやビジネス分析など) に応じてカスタマイズされた高度に調整可能なプロセスにより、専用のカスタム設定を通じて効率を維持しながら精度の両方を達成することが可能になります。
5.スケーラビリティ: LlamaIndex は簡単に拡張できるように設計されており、小規模プロジェクトと大規模なエンタープライズ アプリケーションの両方に適しています。
LlamaIndex の適応性の高い性質により、いくつかの分野で画期的なアプリケーションへの道が開かれます。
強化された質問応答エンジン: 大規模なアーカイブを調査して、複雑な問い合わせに正確に応答できる洗練された応答システムを作成します。
アダプティブ テキストの簡潔化: 時事的な重要性を維持しながら、分厚いテキストや記事グループの有意義な縮小バージョンを合成します。
セマンティック主導の検索メカニズム: 入力されたメッセージの根本的な意図とニュアンスを把握し、最適化された結果を生み出す検索エクスペリエンスを促進します。
認識型自動チャット システム: 膨大なデータベースとインテリジェントに連携して、状況認識に富んだ適切な対話を生成する会話コンパニオンを設計します。
ナレッジ リポジトリの管理と最適化: アクセスと関連性を容易にするために、複雑な企業データ ストレージや学術的な編集を合理化することを目的とした管理手段を策定します。
半自動のパーソナライズされたコンテンツの提案: ニュアンスや味の好みを推測することに熟達したアーキテクトの推奨プラットフォームで、ユーザーと関連する調査結果を結び付けます。
奨学金に合わせた仮想研究支援者: AI を活用した仮想研究支援者を考案し、広範な書誌索引をフィルタリングして、文脈に沿った作品やデータセットを探している学者の探索ルートを容易にします。
LlamaIndex の複雑な仕組みを説明する前に、開発環境が最適なパフォーマンスと互換性のために適切に設定されていることを確認してください。
プロジェクトには仮想環境を使用することがベスト プラクティスです。このアプローチにより、LlamaIndex のインストールとその依存関係がシステム上の他の Python プロジェクトに干渉しなくなります。仮想環境を作成してアクティブ化する方法は次のとおりです:
# 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
仮想環境をアクティブ化したら、pip を使用して LlamaIndex とその依存関係をインストールします。
pip install llama-index llama-index-llms-ollama
コーディングを開始する前に、LlamaIndex のいくつかの基本的な概念を理解しておくことが重要です。これらの概念を理解すると、強力なアプリケーションを構築するための強固な基盤が得られます。
LlamaIndex エコシステムでは、ドキュメント は、テキスト ファイル、Web ページ、さらにはデータベース エントリなどのデータの単位を表します。ドキュメントは、LlamaIndex が処理してインデックスを作成する生の入力です。
ドキュメントは、ノードと呼ばれる小さな単位に分割されます。ノードは、LlamaIndex でのインデックス作成と取得のための基本的な構成要素です。これらは通常、選択した粒度に応じて、段落や文などの情報の意味論的な塊を表します。
ドキュメントとノード間の関係は階層的です:
インデックス は、効率的な検索のためにドキュメントから抽出された情報を整理して保存する高度なデータ構造です。これらは、LlamaIndex の迅速かつ正確な情報検索機能のバックボーンとして機能します。
LlamaIndex は、さまざまなタイプのインデックスを提供し、それぞれが異なるユースケースに合わせて最適化されています。
どのタイプのインデックスを選択するかは、アプリケーション固有の要求、データの性質、パフォーマンス仕様によって決まります。
クエリ エンジン は、ユーザーのクエリを処理し、インデックスから関連情報を取得する役割を担うインテリジェントなコンポーネントです。これらは、ユーザーの自然言語の質問とインデックス内の構造化データの間の橋渡しとして機能します。
LlamaIndex のクエリ エンジンは、次の目的で高度なアルゴリズムを採用しています。
さまざまなタイプのクエリ エンジンが利用可能で、それぞれに独自の長所があります。
適切な LlamaIndex アプリケーションを作成するには、適切なクエリ エンジンを選択してカスタマイズする方法を理解することが不可欠です。
プロジェクト用に新しいディレクトリを作成し、そこに移動します:
mkdir llamaindex_demo cd llamaindex_demo
llamaindex_demo.py という名前の新しい Python スクリプトを作成し、任意のテキスト エディターで開きます。
llamaindex_demo.py ファイルの先頭に次のインポートを追加します。
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
これらのインポートにより、LlamaIndex アプリケーションを構築するために必要なコンポーネントが提供されます。
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.
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.
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.
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?".
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)
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.
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.
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.
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.
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.
While our example provides a solid foundation, there are several advanced concepts and best practices to consider as you develop more complex LlamaIndex applications:
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)
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")])
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)]
)
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")
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
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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以上がLlamaIndex: 大規模言語モデル向けのデータ インデックス作成の革命 (パート 1)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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