인공 지능과 기계 학습이 빠르게 발전하는 환경에서 개발자는 대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 혁신적인 도구를 끊임없이 찾고 있습니다. 상당한 관심을 얻은 획기적인 도구 중 하나는 LlamaIndex입니다. 이 포괄적인 시리즈의 첫 번째 기사에서는 LlamaIndex가 무엇인지, AI 생태계에서 LlamaIndex가 갖는 중요성, 개발 환경을 설정하는 방법을 자세히 알아보고 첫 번째 LlamaIndex 프로젝트를 생성하는 과정을 안내해 드립니다.
코드는 여기에서 찾을 수 있습니다: GitHub - jamesbmour/blog_tutorials:
LlamaIndex는 대규모 언어 모델을 외부 데이터 소스와 연결하기 위해 신중하게 만들어진 고급 오픈 소스 데이터 프레임워크입니다. 효율적인 데이터 색인화, 구조화 및 검색을 위한 포괄적인 도구 세트를 제공하여 다양한 데이터 유형을 LLM과 원활하게 통합할 수 있습니다."
LlamaIndex는 LLM에 대량의 외부 데이터를 공급할 때 발생하는 고유한 한계를 해결하기 위한 솔루션으로 등장했습니다. 이로 인해 컨텍스트 제약과 비효율적인 데이터 처리로 인해 성능이 저하되는 경우가 많았습니다. 혁신적인 인덱싱 및 검색 프레임워크는 광범위한 데이터와의 LLM 상호 작용을 최적화하여 개발자가 상황별 인텔리전스를 보다 효과적으로 활용하는 고성능의 미묘한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 기반을 마련합니다.
1. 효율적인 데이터 인덱싱: 대규모 데이터 저장소를 신속하게 구성하도록 설계된 LlamaIndex를 사용하면 LlamaIndex를 통해 LLM은 다른 곳에서 볼 수 있는 쿼리 시간보다 훨씬 짧은 시간에 정보를 신속하게 처리할 수 있습니다. 이 기능은 기능 및 운영 효율성을 크게 향상시킵니다.
2. 다양한 데이터 형식에 대한 최고의 적응성: 엄격한 색인 솔루션과 달리 LlamaIndex는 간단한 텍스트 문서, PDF 형식 파일, 전체 웹사이트 콘텐츠부터 사용자 정의된 데이터 개체에 이르기까지 다양한 형식에 걸쳐 데이터에 대한 원활한 관리를 제공함으로써 차별화됩니다. 이러한 유연성을 갖춘 Llama Index는 다양한 응용 시나리오에서 발생하는 광범위한 기준을 충족할 준비가 되어 있습니다.
3. 원활한 LLM 통합: LlamaIndex는 Llama3 및 BERT 엔진과 같은 대안과 유사한 무료 리소스와 함께 대규모 언어 모델로 구성된 GPT 제품군과 같은 Open AI 모델과 같은 주류(LLM)와의 복잡하지 않은 호환성을 촉진합니다. 따라서 시스템 개발자는 안정성, 효율성 및 비용 영향을 유지하면서 수정 없이 기존 LLM 인프라를 연결하기만 하면 연속성을 보장합니다.
4. 특정 요구 사항에 대한 개인화된 사용자 정의 조정: 최종 사용자는 맞춤형 애플리케이션 요구 사항과 일치하는 인덱싱된 쿼리 내에서 사용되는 인덱싱 규칙이나 검색 알고리즘과 같은 성능 속성을 편안하게 재조정할 수 있습니다. 다양한 산업 영역(예: 의료 또는 비즈니스 분석)에 따라 조정 가능한 고도로 조정 가능한 프로세스를 통해 전용 사용자 정의 설정을 통해 효율성을 유지하면서 정확성을 모두 달성하는 것이 가능해졌습니다.
5. 확장성: LlamaIndex는 쉽게 확장할 수 있도록 설계되어 소규모 프로젝트와 대규모 기업 애플리케이션 모두에 적합합니다.
LlamaIndex의 적응력은 여러 분야에서 획기적인 애플리케이션을 위한 길을 열어줍니다.
향상된 질문-답변 엔진: 대규모 아카이브를 조사하여 복잡한 문의에 대한 정확한 답변을 제공할 수 있는 정교한 응답 시스템을 만듭니다.
적응형 텍스트 간결성: 주제적 중요성을 유지하면서 부피가 큰 텍스트 또는 기사 그룹을 의미 있고 축소된 버전으로 합성합니다.
의미 기반 검색 메커니즘: 입력된 메시지의 기본 의도와 뉘앙스를 파악하여 최적화된 결과를 산출하는 검색 경험을 조성합니다.
Aware Automated Chat Systems: 방대한 데이터베이스와 지능적으로 인터페이스하여 상황 인식이 풍부한 적용 가능한 대화를 생성하는 대화 동반자를 설계합니다.
지식 저장소 관리 및 최적화: 간편한 액세스와 관련성을 위해 복잡한 기업 데이터 저장 또는 학술 편집물을 간소화하는 것을 목표로 하는 관리 도구를 공식화합니다.
반자동 개인화 콘텐츠 제안: 사용자와 관련 결과를 연결하는 뉘앙스와 취향 선호도를 추론하는 데 능숙한 건축가 추천 플랫폼
장학 맞춤형 가상 보조 장치: AI를 기반으로 하는 가상 연구 보조 장치를 고안하고 광범위한 서지 색인을 통해 필터링하여 상황별 저작물과 데이터 세트를 찾는 학자들의 탐색 경로를 쉽게 만듭니다.
LlamaIndex의 복잡한 내용을 자세히 알아보기 전에 최적의 성능과 호환성을 위해 개발 환경이 올바르게 설정되어 있는지 확인하세요.
프로젝트에 가상 환경을 사용하는 것이 가장 좋습니다. 이 접근 방식을 사용하면 LlamaIndex 설치 및 해당 종속성이 시스템의 다른 Python 프로젝트를 방해하지 않도록 할 수 있습니다. 가상 환경을 생성하고 활성화하는 방법은 다음과 같습니다.
# 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
가상 환경이 활성화된 상태에서 pip를 사용하여 LlamaIndex와 해당 종속 항목을 설치하세요.
pip install llama-index llama-index-llms-ollama
코딩을 시작하기 전에 LlamaIndex의 몇 가지 기본 개념을 숙지하는 것이 중요합니다. 이러한 개념을 이해하면 강력한 애플리케이션을 구축하기 위한 견고한 기반이 제공됩니다.
LlamaIndex 생태계에서 문서는 텍스트 파일, 웹페이지 또는 데이터베이스 항목과 같은 데이터 단위를 나타냅니다. 문서는 LlamaIndex가 처리하고 색인을 생성하는 원시 입력입니다.
문서는 노드라는 더 작은 단위로 나뉩니다. 노드는 LlamaIndex의 색인 생성 및 검색을 위한 기본 구성 요소입니다. 일반적으로 선택한 세부 수준에 따라 단락이나 문장과 같은 의미론적 정보 덩어리를 나타냅니다.
문서와 노드 간의 관계는 계층적입니다.
인덱스는 효율적인 검색을 위해 문서에서 추출된 정보를 구성하고 저장하는 정교한 데이터 구조입니다. 이는 LlamaIndex의 빠르고 정확한 정보 검색 기능의 중추 역할을 합니다.
LlamaIndex는 다양한 사용 사례에 최적화된 다양한 유형의 인덱스를 제공합니다.
선택할 인덱스 유형은 애플리케이션의 고유한 요구 사항, 데이터 특성 및 성능 사양에 따라 결정됩니다.
쿼리 엔진은 사용자 쿼리를 처리하고 인덱스에서 관련 정보를 검색하는 지능형 구성 요소입니다. 이는 사용자의 자연어 질문과 인덱스의 구조화된 데이터 사이를 연결하는 다리 역할을 합니다.
LlamaIndex의 쿼리 엔진은 정교한 알고리즘을 사용하여 다음을 수행합니다.
다양한 유형의 쿼리 엔진을 사용할 수 있으며 각각 고유한 장점이 있습니다.
성공적인 LlamaIndex 애플리케이션을 만들기 위해서는 적절한 쿼리 엔진을 선택하고 맞춤화하는 방법을 파악하는 것이 중요합니다.
프로젝트를 위한 새 디렉토리를 생성하고 해당 디렉토리로 이동하세요.
mkdir llamaindex_demo cd llamaindex_demo
llamaindex_demo.py라는 새 Python 스크립트를 생성하고 원하는 텍스트 편집기에서 엽니다.
llamaindex_demo.py 파일 상단에 다음 가져오기를 추가하세요.
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
이러한 가져오기는 LlamaIndex 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 구성 요소를 제공합니다.
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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위 내용은 LlamaIndex: 대규모 언어 모델을 위한 데이터 인덱싱 혁신(1부)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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