LlamaIndex: Merevolusikan Pengindeksan Data untuk Model Bahasa Besar (Bahagian 1)

LlamaIndex: Merevolusikan Pengindeksan Data untuk Model Bahasa Besar (Bahagian 1)

Dalam landskap kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang berkembang pesat, pembangun sentiasa mencari alat inovatif untuk memanfaatkan potensi penuh model bahasa besar (LLM). Satu alat terobosan sedemikian yang telah mendapat daya tarikan yang ketara ialah LlamaIndex. Dalam ansuran pertama siri komprehensif ini, kami akan menyelidiki secara mendalam apa itu LlamaIndex, kepentingannya dalam ekosistem AI, cara menyediakan persekitaran pembangunan anda dan membimbing anda membuat projek LlamaIndex pertama anda.

Kod boleh didapati di sini: GitHub - jamesbmour/blog_tutorials:

Apakah LlamaIndex?

LlamaIndex ialah rangka kerja data sumber terbuka termaju yang dicipta dengan teliti untuk menghubungkan model bahasa besar dengan sumber data luaran. Ia menawarkan set alat yang komprehensif untuk pengindeksan, penstrukturan dan perolehan data yang cekap, membolehkan penyepaduan lancar pelbagai jenis data dengan LLM."

Kejadian LlamaIndex

LlamaIndex muncul sebagai penyelesaian untuk menangani batasan yang wujud dalam menyalurkan sejumlah besar data luaran kepada LLM, yang sering menghalang prestasi dengan mengenakan kekangan konteks dan pengendalian data yang tidak berkesan. Rangka kerja pengindeksan dan pengambilannya yang inovatif mengoptimumkan interaksi LLM dengan data yang luas, membuka jalan kepada pembangun untuk membina aplikasi AI berprestasi tinggi dan bernuansa yang memanfaatkan kecerdasan kontekstual dengan lebih berkesan.

Ciri dan Faedah Utama

1. Pengindeksan Data yang Cekap: Direkayasa untuk menyusun repositori data besar-besaran dengan pantas, LlamaIndex membolehkan LLM memproses maklumat dengan pantas pada sebahagian kecil daripada masa pertanyaan yang ditemui di tempat lain. Ciri ini meningkatkan kecekapan fungsian dan operasi dengan ketara.

2. Kebolehsuaian Tertinggi kepada Format Data Pelbagai: Tidak seperti penyelesaian pengindeksan tegar, LlamaIndex membezakan dirinya dengan menawarkan pengurusan data yang lancar merentas pelbagai format—bermula daripada dokumen teks ringkas, fail format PDF, keseluruhan kandungan tapak web hingga objek data tersuai. Dengan fleksibiliti sedemikian, Indeks Llama bersedia untuk memenuhi kriteria meluas yang timbul dalam senario aplikasi serba boleh.

3. Penyepaduan LLM yang Lancar: LlamaIndex memudahkan keserasian yang tidak rumit dengan arus perdana (LLM), seperti model daripada Open AI seperti model di bawah payung keluarga GPT model bahasa besar di samping sumber percuma untuk digunakan serupa dengan alternatif seperti enjin Llama3 dan BERT. Oleh itu, pembangun sistem memastikan kesinambungan dengan hanya memasukkan infrastruktur LLM sedia ada tanpa pengubahsuaian yang mengekalkan kestabilan, kecekapan & implikasi kos.

4. Pelarasan Tersuai Diperibadikan untuk Permintaan Tertentu: Pengguna akhir boleh melaraskan semula atribut prestasi dengan selesa seperti peraturan pengindeksan atau algoritma carian yang digunakan dalam pertanyaan diindeks yang sepadan dengan keperluan aplikasi yang dipesan lebih dahulu. Dengan proses yang sangat boleh laras yang disesuaikan mengikut domain industri yang berbeza (iaitu penjagaan kesihatan atau analisis perniagaan), mencapai kedua-dua ketepatan sambil mengekalkan kecekapan menjadi boleh dilaksanakan melalui tetapan tersuai khusus.

5. Kebolehskalaan: LlamaIndex direka untuk membuat skala dengan mudah, menjadikannya sesuai untuk kedua-dua projek kecil dan aplikasi perusahaan berskala besar.

Kes Penggunaan dan Aplikasi

Sifat penyesuaian LlamaIndex membuka jalan untuk aplikasi terobosan dalam beberapa bidang:

1. Enjin Balas Soalan Yang Dipertingkatkan: Buat sistem respons canggih yang boleh menyelidiki arkib besar untuk memberikan balasan yang tepat kepada pertanyaan yang rumit.

2. Ketepatan Teks Suaian: Mensintesis versi yang bermakna dan dikurangkan bagi kumpulan teks atau artikel besar yang mengekalkan kepentingan topikal.

3. Mekanisme Carian Terdorong Semantik: Pupuk pengalaman carian yang memahami maksud asas dan nuansa mesej yang ditaip, menghasilkan hasil yang dioptimumkan.

4. Sistem Sembang Automatik Aware: Reka bentuk rakan perbualan yang antara muka secara bijak dengan pangkalan data yang luas untuk menjana dialog yang boleh digunakan yang kaya dengan kesedaran kontekstual.

5. Pengurusan dan Pengoptimuman Repositori Pengetahuan: Merangka instrumen pengurusan yang bertujuan untuk memperkemas penyimpanan data korporat yang kompleks atau kompilasi ilmiah untuk kemudahan akses dan perkaitan.

6. Cadangan Kandungan Peribadi Separa automatik: Platform pengesyoran arkitek mahir menyimpulkan nuansa dan pilihan citarasa yang menghubungkan pengguna dengan penemuan yang berkaitan.

7. Pembantu Maya Disesuaikan Biasiswa: Cipta pembantu penyelidikan maya yang dikuasakan oleh AI, menapis melalui indeks bibliografi yang meluas untuk memudahkan laluan penerokaan untuk cendekiawan memburu karya kontekstual dan set data.

Sediakan Persekitaran Pembangunan Anda

Sebelum kita menyelami selok-belok LlamaIndex, mari pastikan persekitaran pembangunan anda disediakan dengan betul untuk prestasi dan keserasian optimum.

Mewujudkan Persekitaran Maya

Adalah amalan terbaik untuk menggunakan persekitaran maya untuk projek anda. Pendekatan ini memastikan pemasangan LlamaIndex anda dan kebergantungannya tidak mengganggu projek Python lain pada sistem anda. Begini cara anda boleh mencipta dan mengaktifkan persekitaran maya:

# 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

Memasang Perpustakaan yang Diperlukan

Dengan persekitaran maya anda diaktifkan, pasang LlamaIndex dan kebergantungannya menggunakan pip:

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

Memahami Konsep Teras

Sebelum kita memulakan pengekodan, adalah penting untuk membiasakan diri dengan beberapa konsep asas dalam LlamaIndex. Memahami konsep ini akan memberikan anda asas yang kukuh untuk membina aplikasi yang berkuasa.

Dokumen dan Nod

Dalam ekosistem LlamaIndex, dokumen mewakili satu unit data, seperti fail teks, halaman web atau entri pangkalan data. Dokumen ialah input mentah yang diproses dan diindeks oleh LlamaIndex.

Dokumen dipecahkan kepada unit yang lebih kecil yang dipanggil nod. Nod ialah blok binaan asas untuk mengindeks dan mendapatkan semula dalam LlamaIndex. Ia biasanya mewakili cebisan semantik maklumat, seperti perenggan atau ayat, bergantung pada butiran yang anda pilih.

Hubungan antara dokumen dan nod adalah berhierarki:

• Sesuatu dokumen boleh mengandungi berbilang nod.
• Nod mengekalkan konteks dokumen induknya sambil membenarkan pengambilan semula yang lebih terperinci.

Indeks

Indeks dalam LlamaIndex ialah struktur data canggih yang menyusun dan menyimpan maklumat yang diekstrak daripada dokumen untuk mendapatkan semula yang cekap. Ia berfungsi sebagai tulang belakang keupayaan mendapatkan maklumat yang cepat dan tepat LlamaIndex.

LlamaIndex menawarkan pelbagai jenis indeks, setiap satu dioptimumkan untuk kes penggunaan yang berbeza:

1. Indeks Kedai Vektor: Menggunakan pembenaman vektor untuk mewakili teks, membolehkan carian persamaan semantik.
2. Indeks Senarai: Indeks ringkas yang menyimpan nod dalam senarai, sesuai untuk set data yang lebih kecil atau apabila mengekalkan susunan adalah penting.
3. Indeks Pokok: Menyusun nod dalam struktur hierarki, berguna untuk mewakili perhubungan bersarang dalam data.
4. Indeks Jadual Kata Kunci: Mengindeks nod berdasarkan kata kunci, membolehkan carian berasaskan kata kunci pantas.

Keputusan tentang jenis indeks yang hendak dipilih adalah bergantung pada permintaan unik aplikasi anda, sifat data anda dan spesifikasi prestasi anda.

Enjin Pertanyaan

Enjin pertanyaan ialah komponen pintar yang bertanggungjawab untuk memproses pertanyaan pengguna dan mendapatkan maklumat yang berkaitan daripada indeks. Ia bertindak sebagai jambatan antara soalan bahasa semula jadi pengguna dan data berstruktur dalam indeks.

Enjin pertanyaan dalam LlamaIndex menggunakan algoritma yang canggih untuk:

1. Analisis dan fahami pertanyaan pengguna.
2. Tentukan indeks yang paling sesuai untuk dicari.
3. Dapatkan semula nod yang berkaitan daripada indeks yang dipilih.
4. Sintesiskan respons yang koheren menggunakan maklumat yang diperoleh dan keupayaan LLM asas.

Pelbagai jenis enjin pertanyaan tersedia, masing-masing mempunyai kekuatan tersendiri:

• Enjin Pertanyaan Kedai Vektor: Sesuai untuk carian persamaan semantik.
• Enjin Pertanyaan Ringkasan: Berguna untuk menjana ringkasan ringkas bagi dokumen besar.
• Enjin Pertanyaan Pokok: Berkesan untuk menavigasi struktur data hierarki.

Untuk mencipta aplikasi LlamaIndex yang berjaya, adalah penting untuk memahami kaedah memilih dan menyesuaikan enjin pertanyaan yang sesuai.

Projek LlamaIndex Pertama Anda

Menetapkan Struktur Projek

Buat direktori baharu untuk projek anda dan navigasi ke dalamnya:

mkdir llamaindex_demo
cd llamaindex_demo

Buat skrip Python baharu bernama llamaindex_demo.py dan bukanya dalam editor teks pilihan anda.

Mengimport Modul yang Diperlukan

Tambah import berikut di bahagian atas fail llamaindex_demo.py anda:

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

Import ini memberikan kami komponen yang diperlukan untuk membina aplikasi LlamaIndex kami.

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.

If you would like to support me or buy me a beer feel free to join my Patreon jamesbmour

Atas ialah kandungan terperinci LlamaIndex: Merevolusikan Pengindeksan Data untuk Model Bahasa Besar (Bahagian 1). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!