LlamaIndex と Ollama を使用した高度なインデックス作成テクニック: パート 2

LlamaIndex と Ollama を使用した高度なインデックス作成テクニック: パート 2

コードはここにあります: GitHub - jamesbmour/blog_tutorials:

LlamaIndex と Ollama の詳細へようこそ!パート 1 では、効率的な情報検索のためのこれらの強力なツールのセットアップと使用の基本事項について説明しました。ここで、ドキュメント処理およびクエリ機能を次のレベルに高める高度なインデックス作成テクニックを検討してみましょう。

1. はじめに

先に進む前に、パート 1 の重要なポイントを簡単にまとめてみましょう:

• LlamaIndex と Ollama のセットアップ
• 基本的なインデックスの作成
• 簡単なクエリの実行

このパートでは、さまざまなインデックスの種類について詳しく説明し、インデックス設定をカスタマイズする方法、複数のドキュメントを管理する方法、および高度なクエリ手法を探求します。最後には、複雑な情報検索タスクに LlamaIndex と Ollama を活用する方法をしっかりと理解できるようになります。

まだ環境をセットアップしていない場合は、必ずパート 1 に戻って、LlamaIndex と Ollama のインストールと構成の詳細な手順を参照してください。

2. さまざまなインデックスの種類を調べる

LlamaIndex は、さまざまなユースケースに合わせて調整されたさまざまなインデックス タイプを提供します。 4 つの主要なタイプを見てみましょう:

2.1 リストインデックス

リスト インデックスは、LlamaIndex のインデックス作成の最も単純な形式です。これはテキスト チャンクの順序付きリストであり、単純な使用例に最適です。

リーリー

長所:

シンプルですぐに作成できます
小さなドキュメントセットに最適

短所:

大規模なデータセットでは効率が低下する
意味理解が限られている

2.2 ベクトルストアインデックス

Vector Store Index は埋め込みを利用してドキュメントの意味表現を作成し、より高度な検索を可能にします。

リーリー

このインデックス タイプはセマンティック検索とスケーラビリティに優れており、大規模なデータセットに最適です。

2.3 ツリーインデックス

ツリー インデックスは情報を階層的に整理します。これは構造化データにとって有益です。

リーリー

ツリー インデックスは、組織構造や分類法などの自然な階層を持つデータに特に効果的です。

2.4 キーワードテーブルインデックス

キーワード テーブル インデックスは、キーワードベースの効率的な検索のために最適化されています。

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このインデックス タイプは、特定のキーワードに基づいた素早い検索が必要なシナリオに最適です。

3. インデックス設定のカスタマイズ

3.1 チャンク戦略

効果的なテキストのチャンク化はインデックスのパフォーマンスにとって非常に重要です。 LlamaIndex はさまざまなチャンク化メソッドを提供します:

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さまざまなチャンキング戦略を試して、コンテキストの保持とクエリのパフォーマンスの間の最適なバランスを見つけてください。

3.2 埋め込みモデル

LlamaIndex はさまざまな埋め込みモデルをサポートしています。 Ollama を埋め込みに使用する方法は次のとおりです:

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さまざまな Ollama モデルを試し、パラメーターを調整して、特定のユースケースに合わせて埋め込み品質を最適化します。

4. 複数のドキュメントの処理

4.1 複数ドキュメントのインデックスの作成

LlamaIndex は、さまざまなタイプの複数のドキュメントからインデックスを作成するプロセスを簡素化します:

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4.2 クロスドキュメントクエリ

複数のドキュメントにわたって効果的にクエリを実行するには、関連性スコアリングを実装し、コンテキストの境界を管理できます:

リーリー

5. 結論と次のステップ

LlamaIndex と Ollama シリーズのこの第 2 部では、次のような高度なインデックス作成テクニックを検討しました。

さまざまなインデックスの種類とその使用例

• 最適なパフォーマンスを実現するためのインデックス設定のカスタマイズ
• 複数のドキュメントとドキュメント間のクエリの処理
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