LlamaIndex কি? এলএলএম অর্কেস্ট্রেশন ফ্রেমওয়ার্কের একটি ব্যাপক অনুসন্ধান

অ্যাপ্লিকেশান ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়ায় জেনারেটিভ এআই-এর দ্রুত একীকরণের ফলে আমরা আমাদের ব্যক্তিগত ডেটাকে পাবলিক ডেটার সাথে একীভূত করতে সক্ষম হওয়ার ক্রমবর্ধমান প্রয়োজনীয়তা দেখছি যা প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা হচ্ছে। বড় ভাষার মডেল (এলএলএম)। এটি যে চ্যালেঞ্জটি উপস্থাপন করে তা হল যে বেশিরভাগ ব্যক্তিগত ডেটা অসংগঠিত, সাইলোড এবং এমন একটি বিন্যাসে নয় যা এলএলএম দ্বারা সহজেই অ্যাক্সেসযোগ্য।

একটি সাম্প্রতিক ওয়েবিনারে এন্টারপ্রাইজের জন্য বড় ভাষার মডেল , আমরা অন্বেষণ করেছি কিভাবে ChatGPT-এর বাইরে অ্যাপ্লিকেশনের জন্য LLM ব্যবহার করা যেতে পারে এবং সাধারণভাবে উপলব্ধ LLM-গুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় এমন পাবলিক ডেটা বাড়ানোর জন্য ব্যক্তিগত ডেটা কীভাবে ব্যবহার করা প্রয়োজন৷ এখানেই LlamaIndex-এর মতো সমাধানগুলি কার্যকর হয় কারণ তারা ব্যক্তিগত ডেটা গ্রহণ এবং অনুসন্ধান করার জন্য অন্তর্নির্মিত সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে LLM অ্যাপগুলি তৈরি করার জন্য একটি অর্কেস্ট্রেশন কাঠামো প্রদান করে৷

এই পোস্টে, আমরা ব্যাখ্যা করব কীভাবে LlamaIndex-কে ডেটা ইন্টিগ্রেশন, ডেটা সংগঠন, এবং ডেটা পুনরুদ্ধারের জন্য আপনার সমস্ত ব্যক্তিগত ডেটা জেনারেটিভ AI প্রয়োজনের জন্য একটি কাঠামো হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে।

LlamaIndex কি?

যেমনটি আগেই বলা হয়েছে, LlamaIndex হল একটি অর্কেস্ট্রেশন ফ্রেমওয়ার্ক বা "ডেটা ফ্রেমওয়ার্ক" যা LLM অ্যাপ্লিকেশন তৈরিকে সহজ করে। এটি ব্যক্তিগত ডেটার ডেটা পরিবর্ধন করার ক্ষমতা প্রদান করে, এটি জ্ঞান তৈরি এবং যুক্তির জন্য এলএলএম-এ অন্তর্ভুক্ত হতে সক্ষম করে। সমস্ত জেনারেটিভ এআই কার্যকারিতার কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে ডেটা। এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে শুধুমাত্র পাবলিক ডেটার চেয়ে বেশি অ্যাক্সেস করতে সক্ষম হতে হবে যা এলএলএমগুলিকে প্রশিক্ষিত করা হয় এবং অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য তাদের সমস্ত অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক ডেটা উত্স থেকে কাঠামোগত, অসংগঠিত এবং আধা-কাঠামোগত ডেটা অন্তর্ভুক্ত করতে হবে।

এটি LlamaIndex প্রদান করে ডেটার এই একীকরণ। একাধিক অনন্য উত্স থেকে ডেটা আনা। এমবেডিং ভেক্টর হিসাবে যে তথ্য. একটি ভেক্টর ডাটাবেসে নতুন ভেক্টরাইজড ডেটা সংরক্ষণ করা। শেষ পর্যন্ত, ভেক্টর অনুসন্ধানের মতো কম লেটেন্সি রেসপন্স টাইম সহ জটিল ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করতে অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সেই ডেটা ব্যবহার করার অনুমতি দেয়৷

সুবিধা

• LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে ব্যবহারের জন্য API, PDF, SQL, NoSQL, নথি ইত্যাদির মতো বিদ্যমান ডেটা উত্সগুলিকে সংযুক্ত করে সরলীকৃত ডেটা ইনজেশন।
• ডাউনস্ট্রীম ভেক্টর স্টোর/ভেক্টর ডাটাবেসের সাথে নেটিভ ইন্টিগ্রেশন সহ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যবহারের জন্য স্থানীয়ভাবে ব্যক্তিগত ডেটা সঞ্চয় এবং সূচক করুন।
• অন্তর্নির্মিত ক্যোয়ারী ইন্টারফেস, আপনার ডেটাতে ইনপুট প্রম্পট থেকে জ্ঞান-বর্ধিত প্রতিক্রিয়া ফেরত দেওয়ার ক্ষমতা প্রদান করে।

ব্যবহারের ক্ষেত্রে

• প্রাকৃতিক ভাষার চ্যাটবট তৈরি করা যা আপনার পণ্যের ডকুমেন্টেশনের সাথে প্রাকৃতিক গ্রাহকের অংশগ্রহণের জন্য রিয়েল-টাইম মিথস্ক্রিয়া প্রদান করে।
• জ্ঞানীয়ভাবে সচেতন জ্ঞান এজেন্ট তৈরি করা যা ক্রমাগত ক্রমবর্ধমান জ্ঞানের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত বৃক্ষ পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে।
• প্রাকৃতিক ভাষা এবং মানুষের মিথস্ক্রিয়া ব্যবহার করে স্ট্রাকচার্ড ডেটার বিশাল ভলিউমের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করুন।
• অ্যাপ্লিকেশন-নির্দিষ্ট ব্যস্ততা প্রদানকারী ব্যক্তিগত জ্ঞান সংস্থার সাথে পাবলিক ডেটা বৃদ্ধি করুন।

LlamaIndex কিভাবে কাজ করে?

LlamaIndex, পূর্বে GPT Index নামে পরিচিত, একটি কাঠামো যা এলএলএম-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য শেষ থেকে শেষ জীবনচক্র পরিচালনা করার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম সরবরাহ করে। এলএলএম-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরির ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জ হল যে তাদের ডেটা প্রয়োজন, সাধারণত একাধিক ভিন্ন উত্স থেকে, এবং যদি না একটি সাধারণ ডেটা উপস্থাপনার দৃঢ় আনুগত্য না থাকে তবে প্রয়োজনীয় ডেটা বিভিন্ন ফর্ম্যাটে, কিছু উচ্চ কাঠামোগত, কিছু অসংগঠিত এবং কিছুতে মধ্যে

সেখানেই LlamaIndex এই ডেটা আনলক করার জন্য টুলবক্স সরবরাহ করে ডেটা ইনজেশন এবং ডেটা ইন্ডেক্সিংয়ের জন্য টুল দিয়ে। একবার ইনজেস্ট এবং ইন্ডেক্স করা হলে, পুনরুদ্ধার বর্ধিত প্রজন্ম (RAG) অ্যাপ্লিকেশনগুলি সেই ডেটা অ্যাক্সেস করতে এবং এলএলএমগুলি পাওয়ার জন্য LlamaIndex ক্যোয়ারী ইন্টারফেস ব্যবহার করতে পারে।

আহার

LlamaIndex-এর শত শত ডেটা লোডার রয়েছে যা LLM-তে কাস্টম ডেটা উৎসগুলিকে সংযুক্ত করার ক্ষমতা প্রদান করে। এটি পূর্ব-নির্মিত সমাধান যেমন Airtable, Jira, Salesforce, এবং আরও অনেক কিছুকে ফাইল, JSON নথি, সাধারণ csv এবং অসংগঠিত ডেটা থেকে ডেটা লোড করার জন্য জেনেরিক প্লাগইনগুলির সাথে সংযুক্ত করে৷

ডেটা লোডারগুলির একটি সম্পূর্ণ তালিকা পাওয়া যাবে লামা হাব .

ইনডেক্সিং

একবার ডেটা প্রবেশ করানো হলে, এটিকে গাণিতিকভাবে উপস্থাপন করতে হবে যাতে এটি সহজেই একটি LLM দ্বারা অনুসন্ধান করা যায়। LlamaIndex এর সাথে, একটি সূচক সহজভাবে একাধিক ভিন্ন মাত্রায় গাণিতিকভাবে ডেটা উপস্থাপন করার ক্ষমতা প্রদান করে। ইনডেক্সিং ডেটা একটি নতুন ধারণা নয়। যাইহোক, মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে, আমরা এক বা দুটি মাত্রা (উদাহরণস্বরূপ কী/মান উপস্থাপনা) থেকে কয়েকশ বা হাজার মাত্রায় সূচীকরণের গ্রানুলারিটি প্রসারিত করতে পারি।

মেশিন লার্নিং এবং এলএলএম-এর জন্য ডেটা ইন্ডেক্স করার সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতিকে ভেক্টর সূচক বলা হয়; একবার ডেটার সূচীকরণ করা হয়ে গেলে ডেটার গাণিতিক উপস্থাপনাকে ভেক্টর এমবেডিং বলা হয়। অনেক ধরনের ইন্ডেক্সিং এবং এমবেডিং মডেল রয়েছে কিন্তু একবার ডেটা এমবেড করা হয়ে গেলে ডেটার গাণিতিক উপস্থাপনা শব্দার্থিক অনুসন্ধান প্রদান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে কারণ একই অর্থ সহ পাঠ্যের মতো জিনিসগুলির একটি অনুরূপ গাণিতিক উপস্থাপনা থাকবে। উদাহরণ স্বরূপ, রাজা এবং রাণী উচ্চভাবে সম্পর্কিত হতে পারে যদি কোয়েরিটি রয়্যালটি হয় কিন্তু যদি কোয়েরিটি লিঙ্গ হয় তাহলে খুব বেশি সম্পর্কিত নয়।

প্রশ্ন করা

এখানেই LlamaIndex এবং LLM-এর কিছু আসল শক্তি কার্যকর হয়। যেহেতু LlamaIndex ব্যবহার করে ডেটা অনুসন্ধান করা একত্রিত/যোগদান এবং ডেটা খুঁজে পাওয়ার জন্য কমান্ডের একটি জটিল সিরিজ নয়, এটিকে একটি ধারণার মাধ্যমে প্রাকৃতিক ভাষা হিসাবে উপস্থাপন করা হয় প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং . একবার আপনি ইনজেস্ট এবং ইন্ডেক্স করার পরে আপনার ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাকশন দেখার সবচেয়ে সহজ উপায় হল যে ক্যোয়ারী করা প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা এবং প্রতিক্রিয়া পাওয়ার প্রক্রিয়া হয়ে ওঠে।

LlamaIndex এর বিভিন্ন সূচকগুলি কী কী?

LlamaIndex বিভিন্ন সূচীকরণ মডেল অফার করে যা আপনি কীভাবে আপনার ডেটা অন্বেষণ এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে চান তার চারপাশে অপ্টিমাইজেশন প্রদান করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি শেষ পর্যন্ত যেখানে প্রচুর লাভ অর্জন করা যেতে পারে, যদি আপনি জানেন যে আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিকে ডেটাতে কী ধরনের অপারেশন করতে হবে, একটি নির্দিষ্ট ধরণের সূচকের সুবিধা LLM ব্যবহার করে এবং কোয়েরিটি ইনস্ট্যান্টিয়েটিং অ্যাপ্লিকেশনটিকে উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদান করতে পারে৷

তালিকা সূচক

একটি তালিকা সূচক এমন একটি পদ্ধতি যা ডেটা ভেঙে দেয় এবং একটি অনুক্রমিক তালিকার আকারে ডেটা উপস্থাপন করে। এটির সুবিধা হল যে যখন ডেটা বহুমাত্রিক পদ্ধতিতে অন্বেষণ করা যায় তখন ডেটা অনুসন্ধানের প্রাথমিক অপ্টিমাইজেশন একটি অনুক্রমিক প্যাটার্নের মাধ্যমে হয়। এই ধরনের সূচী সময়ের সাথে সাথে সংগঠিত বস্তুগুলির সাথে ভাল কাজ করে তাই লগ পরিবর্তন করার মতো জিনিস যেখানে আপনি সময়ের সাথে কীভাবে জিনিসগুলি পরিবর্তিত হয়েছে তা জিজ্ঞাসা করতে চান৷

গাছের সূচক

একটি গাছের সূচক ব্যবহার করার সময়, LlamaIndex ইনপুট ডেটা নেয় এবং এটিকে একটি বাইনারি ট্রি কাঠামোতে সংগঠিত করে যেখানে ডেটা প্যারেন্ট এবং লিফ নোড হিসাবে সংগঠিত হয়। একটি ট্রি ইনডেক্স প্রচুর পরিমাণে ডেটা অতিক্রম করার এবং প্রতিক্রিয়া তৈরি করার ক্ষমতা প্রদান করে যেখানে আপনাকে কীভাবে অনুসন্ধানটি গাছকে অতিক্রম করে তার উপর ভিত্তি করে পাঠ্যের নির্দিষ্ট অংশগুলি বের করতে হবে। ট্রি ইনডেক্সিং সেই ক্ষেত্রে সবচেয়ে ভালো কাজ করে যেখানে আপনার কাছে তথ্যের প্যাটার্ন আছে যা আপনি অনুসরণ করতে চান বা যাচাই করতে চান যেমন একটি সমর্থন/FAQ ইঞ্জিনের উপরে একটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ চ্যাটবট তৈরি করা।

ভেক্টর স্টোর সূচক

ভেক্টর স্টোর ইনডেক্স টাইপ ব্যবহার করার সময়, LlamaIndex ভেক্টর এমবেডিং হিসাবে ডেটা নোট সংরক্ষণ করে। এটি সম্ভবত সবচেয়ে সাধারণ ইনডেক্সিং টাইপ কারণ এটি ভেক্টর বা মিল অনুসন্ধান সহ একাধিক ভিন্ন উপায়ে ডেটার উপস্থাপনা ব্যবহার করার ক্ষমতা প্রদান করে। যখন ডেটা একটি ভেক্টর স্টোর ইনডেক্সের সাথে সূচীবদ্ধ করা হয়, তখন এটি স্থানীয়ভাবে ছোট ডেটাসেটের জন্য এবং একটি একক অ্যাপ্লিকেশনের মাধ্যমে বা বড় ডেটাসেটের জন্য এবং/অথবা একাধিক ভিন্ন এলএলএম/অ্যাপ্লিকেশন জুড়ে ব্যবহার করার জন্য এটি একটি উচ্চ-কর্মক্ষমতা ভেক্টর ডাটাবেসে সংরক্ষণ করা যেতে পারে। পছন্দ অ্যাস্ট্রা ডিবি .

কীওয়ার্ড সূচক

কীওয়ার্ড ইন্ডেক্সিং হল একটি মেটাডেটা ট্যাগ ম্যাপ করার প্রথাগত পদ্ধতির মধ্যে বেশি, অর্থাৎ সেই কীওয়ার্ডগুলি ধারণ করে নির্দিষ্ট নোডগুলিতে একটি কীওয়ার্ড। এই ম্যাপিং কীওয়ার্ডের উপর ভিত্তি করে সম্পর্কের একটি ওয়েব তৈরি করে, কারণ একটি কীওয়ার্ড একাধিক ভিন্ন নোডে ম্যাপ করতে পারে এবং একটি নোড একাধিক ভিন্ন কীওয়ার্ডে ম্যাপ করা হতে পারে। এই ইন্ডেক্সিং মডেলটি ভাল কাজ করে যদি আপনি প্রচুর পরিমাণে ডেটা ট্যাগ করতে চান এবং নির্দিষ্ট কীওয়ার্ডের উপর ভিত্তি করে এটি অনুসন্ধান করতে চান যা একাধিক ভিন্ন ডেটাসেট জুড়ে অনুসন্ধান করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ আইনি ব্রিফিং, মেডিকেল রেকর্ড, বা অন্য কোনো ডেটা যা নির্দিষ্ট ধরনের মেটাডেটার উপর ভিত্তি করে সারিবদ্ধ করা প্রয়োজন।

LlamaIndex বনাম LangChain: মূল তুলনা

একটি বড় প্রশ্ন যা আসে তা হল কিভাবে LlamaIndex এবং LangChain তুলনা করে, তারা কি একই ধরনের কার্যকারিতা প্রদান করে বা তারা একে অপরের পরিপূরক? বাস্তবতা হল LlamaIndex এবং LangChain একই মুদ্রার দুটি দিক প্রদান করে। যদিও এগুলি উভয়ই আপনার অ্যাপ্লিকেশনে LLM এবং মেশিন লার্নিং-এর জন্য একটি ইন্টারফেস প্রদানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, LlamaIndex ডিজাইন করা হয়েছে এবং বিশেষভাবে ডেটার বুদ্ধিমান অনুসন্ধানের জন্য ইন্ডেক্সিং এবং কোয়েরি করার ক্ষমতা প্রদান করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। সেই মুদ্রার অন্য দিকে হল প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার ক্ষমতা, যেমন আপনার ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য একটি চ্যাটবট তৈরি করা, অথবা কলিং কোডের মতো অন্যান্য ফাংশন চালানোর জন্য সেই ডেটা ব্যবহার করা।

LlamaIndex আপনার কাছে থাকা ডেটা বিভিন্ন ফর্ম্যাটে সঞ্চয় করার ক্ষমতা প্রদান করে এবং বিভিন্ন উৎসের গুচ্ছ থেকে সেই ডেটা টেনে আনার ক্ষমতা প্রদান করে, শেষ পর্যন্ত আপনার জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশনের জন্য কীভাবে তা প্রদান করে।

LangChain সেই ডেটার সাথে কিছু করার ক্ষমতা প্রদান করে একবার এটি সংরক্ষণ করা হয়ে গেলে, কোড জেনারেট করা, জেনারেটিভ প্রশ্নের উত্তর প্রদান করা এবং ড্রাইভ সিদ্ধান্ত নেওয়ার, শেষ পর্যন্ত আপনার জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশনের জন্য যা প্রদান করে।

LlamaIndex দিয়ে আপনি কোন প্রকল্প তৈরি করতে পারেন?

LlamaIndex এর সাথে আপনার কাছে একটি সহজে-ব্যবহারযোগ্য ডেটা/অর্কেস্ট্রেশন ফ্রেমওয়ার্ক রয়েছে যাতে জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য আপনার ডেটা ইনজেস্ট করা, ইন্ডেক্স করা এবং অনুসন্ধান করা যায়। শুরু করার জন্য আমরা উপরে একটি সাধারণ উদাহরণ প্রদান করলেও, LlamaIndex-এর আসল শক্তি ডেটা-চালিত AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার ক্ষমতা থেকে আসে। আপনাকে মডেলগুলিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়ার দরকার নেই, আপনি কাস্টম কোয়েরি ইঞ্জিন, কথোপকথনমূলক চ্যাটবট, বা শক্তিশালী এজেন্ট তৈরি করতে LlamaIndex এবং একটি উচ্চ মাপযোগ্য ভেক্টর ডেটাবেস ব্যবহার করতে পারেন যা আসা ডেটাকে গতিশীলভাবে ব্যাখ্যা করে জটিল সমস্যা সমাধানের সাথে যোগাযোগ করতে পারে এবং প্রাসঙ্গিক করে তুলতে পারে। বাস্তব সময়ে সিদ্ধান্ত।

Astra DB-তে ভেক্টর অনুসন্ধানের সাথে রিয়েল-টাইম, জেনারেটিভ এআই অ্যাপস তৈরি করুন

তাই যখন একটি জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার সময় আসে যার জন্য আপনার ব্যক্তিগত ডেটার সুবিধা নেওয়ার ক্ষমতা প্রয়োজন এবং সেই ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার এবং প্রতিক্রিয়া জানানোর জন্য একটি অ্যাপ্লিকেশনের ক্ষমতার মধ্যে এটি অন্তর্ভুক্ত করা প্রয়োজন, LlamaIndex হল ইনজেশন, ইন্ডেক্সিং এবং অনুসন্ধানের জন্য শুরু করার জন্য একটি দুর্দান্ত জায়গা। কিন্তু অতীতের ভুলের পুনরাবৃত্তি করবেন না এবং AI অ্যাপ্লিকেশনের জন্য আপনি যে ডেটা ব্যবহার করছেন, এম্বেড করছেন এবং অ্যাক্সেস করছেন তা সাইলো করুন। একটি সম্পূর্ণ এন্ড-টু-এন্ড সমাধান তৈরি করুন যাতে সেই এম্বেডিংগুলি এবং সূচীগুলিকে Astra DB-এর মতো একটি উচ্চ মাপযোগ্য ভেক্টর স্টোরে সংরক্ষণ করা অন্তর্ভুক্ত থাকে।

LlamaIndex এর সাথে শুরু করতে এবং কিভাবে DataStax এবং LlamaIndex একসাথে ভাল তা দেখতে, সাম্প্রতিক DataStax ব্লগ পোস্টটি দেখুন, “ পেটাবাইট-স্কেল GenAI অ্যাপ তৈরি করা আরও সহজ হয়েছে। "

আপনি Apache Cassandra-তে নির্মিত বিশ্বের সর্বোচ্চ-কার্যসম্পন্ন ভেক্টর স্টোরগুলির একটিতে Astra DB কীভাবে সেট আপ এবং স্থাপন করবেন সে সম্পর্কে আরও তথ্য পেতে পারেন যা স্কেলে বিপুল পরিমাণ ডেটা পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল। বিনামূল্যে শুরু করতে, এখানে নিবন্ধন করুন .

- বিল ম্যাকলেন, ডেটাস্ট্যাক্স দ্বারা