LlamaIndex 및 Ollama를 사용한 고급 인덱싱 기술: 2부

LlamaIndex 및 Ollama를 사용한 고급 인덱싱 기술: 2부

코드는 여기에서 찾을 수 있습니다: GitHub - jamesbmour/blog_tutorials:

LlamaIndex와 Ollama에 대한 심층 분석에 다시 오신 것을 환영합니다! 1부에서는 효율적인 정보 검색을 위해 이러한 강력한 도구를 설정하고 사용하는 데 필요한 필수 사항을 다루었습니다. 이제 문서 처리 및 쿼리 기능을 한 단계 끌어올릴 고급 인덱싱 기술을 살펴볼 차례입니다.

1. 소개

계속하기 전에 파트 1의 핵심 내용을 빠르게 요약해 보겠습니다.

• LlamaIndex 및 Ollama 설정
• 기본 색인 만들기
• 간단한 쿼리 수행하기

이 부분에서는 다양한 인덱스 유형에 대해 알아보고, 인덱스 설정을 사용자 정의하고, 여러 문서를 관리하고, 고급 쿼리 기술을 살펴보는 방법을 알아봅니다. 마지막에는 복잡한 정보 검색 작업에 LlamaIndex와 Ollama를 활용하는 방법을 확실하게 이해하게 될 것입니다.

아직 환경을 설정하지 않은 경우 LlamaIndex 및 Ollama 설치 및 구성에 대한 자세한 지침은 1부를 다시 참조하세요.

2. 다양한 지수 유형 탐색

LlamaIndex는 다양한 사용 사례에 맞춰 다양한 인덱스 유형을 제공합니다. 네 가지 주요 유형을 살펴보겠습니다.

2.1 목록 색인

목록 색인은 LlamaIndex에서 가장 간단한 색인 생성 형식입니다. 텍스트 청크의 정렬된 목록으로 간단한 사용 사례에 이상적입니다.

장점:

• 간단하고 빠르게 만들기
• 작은 문서 세트에 가장 적합

단점:

• 대규모 데이터세트로 효율성이 떨어짐
• 제한된 의미 이해

2.2 벡터 저장소 인덱스

벡터 스토어 인덱스는 임베딩을 활용하여 문서의 의미론적 표현을 생성하여 보다 정교한 검색을 가능하게 합니다.

이 인덱스 유형은 의미 검색 및 확장성이 뛰어나 대규모 데이터 세트에 이상적입니다.

2.3 트리 인덱스

트리 인덱스는 정보를 계층적으로 구성하므로 구조화된 데이터에 유용합니다.

트리 인덱스는 조직 구조나 분류와 같은 자연 계층이 있는 데이터에 특히 효과적입니다.

2.4 키워드 테이블 색인

키워드 테이블 인덱스는 효율적인 키워드 기반 검색에 최적화되어 있습니다.

이 인덱스 유형은 특정 키워드를 기반으로 빠른 조회가 필요한 시나리오에 이상적입니다.

3. 색인 설정 사용자 정의

3.1 청킹 전략

효과적인 텍스트 청킹은 인덱스 성능에 매우 중요합니다. LlamaIndex는 다양한 청킹 방법을 제공합니다:

컨텍스트 보존과 쿼리 성능 간의 최적의 균형을 찾기 위해 다양한 청킹 전략을 실험해 보세요.

3.2 모델 삽입

LlamaIndex는 다양한 임베딩 모델을 지원합니다. 임베딩에 Ollama를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

다양한 Ollama 모델을 실험하고 매개변수를 조정하여 특정 사용 사례에 맞게 임베딩 품질을 최적화하세요.

4. 여러 문서 처리

4.1 다중 문서 색인 생성

LlamaIndex는 다양한 유형의 여러 문서에서 색인을 생성하는 프로세스를 단순화합니다.

4.2 문서 간 쿼리

여러 문서에 걸쳐 효과적으로 쿼리하기 위해 관련성 점수를 구현하고 컨텍스트 경계를 관리할 수 있습니다.

5. 결론 및 다음 단계

LlamaIndex 및 Ollama 시리즈의 두 번째 부분에서는 다음을 포함한 고급 색인 생성 기술을 살펴보았습니다.

• 다양한 인덱스 유형 및 사용 사례
• 최적의 성능을 위한 인덱스 설정 사용자 정의
• 여러 문서 처리 및 문서 간 쿼리

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위 내용은 LlamaIndex 및 Ollama를 사용한 고급 인덱싱 기술: 2부의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!