लामाइंडेक्स क्या है? एलएलएम ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क का व्यापक अन्वेषण

अनुप्रयोग विकास प्रक्रिया में जेनेरिक एआई के तेजी से एकीकरण के साथ हम अपने निजी डेटा को सार्वजनिक डेटा के साथ एकीकृत करने में सक्षम होने की बढ़ती आवश्यकता देख रहे हैं जिसका उपयोग प्रशिक्षण के लिए किया जा रहा है। बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम)। यह जो चुनौती प्रस्तुत करता है वह यह है कि अधिकांश निजी डेटा असंरचित, सिलोएड है, और ऐसे प्रारूप में नहीं है जिसे एलएलएम द्वारा आसानी से एक्सेस किया जा सके।

हाल ही में एक वेबिनार में उद्यम के लिए बड़े भाषा मॉडल , हमने पता लगाया कि चैटजीपीटी से परे अनुप्रयोगों के लिए एलएलएम का उपयोग कैसे किया जा सकता है और सार्वजनिक डेटा को बढ़ाने के लिए निजी डेटा का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए, जिस पर आम तौर पर उपलब्ध एलएलएम को प्रशिक्षित किया जाता है। यहीं पर LlamaIndex जैसे समाधान काम में आते हैं क्योंकि वे निजी डेटा को ग्रहण करने और क्वेरी करने के लिए अंतर्निहित टूल का उपयोग करके एलएलएम ऐप्स के निर्माण के लिए एक ऑर्केस्ट्रेशन ढांचा प्रदान करते हैं।

इस पोस्ट में, हम बताएंगे कि कैसे LlamaIndex को आपके सभी निजी डेटा जेनरेटर AI आवश्यकताओं के लिए डेटा एकीकरण, डेटा संगठन और डेटा पुनर्प्राप्ति के लिए एक ढांचे के रूप में उपयोग किया जा सकता है।

लामाइंडेक्स क्या है?

जैसा कि पहले कहा गया है, LlamaIndex एक ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क या "डेटा फ्रेमवर्क" है जो एलएलएम अनुप्रयोगों के निर्माण को सरल बनाता है। यह निजी डेटा का डेटा संवर्द्धन करने की क्षमता प्रदान करता है, जिससे इसे ज्ञान सृजन और तर्क के लिए एलएलएम में शामिल किया जा सकता है। सभी जेनरेटिव एआई कार्यक्षमता के केंद्र में डेटा है। एंटरप्राइज़ अनुप्रयोगों को केवल सार्वजनिक डेटा से अधिक तक पहुंचने में सक्षम होना चाहिए जिस पर एलएलएम को प्रशिक्षित किया जाता है और अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए उनके सभी आंतरिक और बाह्य डेटा स्रोतों से संरचित, असंरचित और अर्ध-संरचित डेटा को शामिल करने की आवश्यकता होती है।

यह डेटा का एकीकरण है जो LlamaIndex प्रदान करता है। अनेक अनूठे स्रोतों से डेटा लाना। एम्बेडिंग वह डेटा वैक्टर के रूप में। उस नए वेक्टरकृत डेटा को वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत करना। अंततः, उस डेटा को अनुप्रयोगों द्वारा वेक्टर खोज जैसे कम विलंबता प्रतिक्रिया समय के साथ जटिल संचालन करने के लिए उपयोग करने की अनुमति मिलती है।

फ़ायदे

• एलएलएम अनुप्रयोगों के साथ उपयोग के लिए एपीआई, पीडीएफ, एसक्यूएल, नोएसक्यूएल, दस्तावेज़ इत्यादि जैसे मौजूदा डेटा स्रोतों को जोड़ने वाला सरलीकृत डेटा अंतर्ग्रहण।
• डाउनस्ट्रीम वेक्टर स्टोर/वेक्टर डेटाबेस के साथ मूल एकीकरण के साथ, विभिन्न एप्लिकेशन उपयोग मामलों में उपयोग के लिए निजी डेटा को मूल रूप से संग्रहीत और अनुक्रमित करें।
• अंतर्निहित क्वेरी इंटरफ़ेस, आपके डेटा पर इनपुट संकेतों से ज्ञान-संवर्धित प्रतिक्रियाएँ लौटाने की क्षमता प्रदान करता है।

बक्सों का इस्तेमाल करें

• प्राकृतिक भाषा चैटबॉट का निर्माण जो प्राकृतिक ग्राहक जुड़ाव के लिए आपके उत्पाद दस्तावेज़ीकरण के साथ वास्तविक समय पर बातचीत प्रदान करता है।
• संज्ञानात्मक रूप से जागरूक ज्ञान एजेंटों का निर्माण करना जो लगातार बढ़ते ज्ञान के आधार पर बदलते निर्णय वृक्षों का जवाब दे सकें।
• प्राकृतिक भाषा और मानवीय संपर्क का उपयोग करके बड़ी मात्रा में संरचित डेटा के साथ बातचीत करें।
• एप्लिकेशन-विशिष्ट सहभागिता प्रदान करने वाले निजी ज्ञान कोष के साथ सार्वजनिक डेटा को संवर्धित करें।

LlamaIndex कैसे काम करता है?

LlamaIndex, जिसे पहले GPT Index के नाम से जाना जाता था, एक ऐसा ढांचा है जो LLM-आधारित अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एंड-टू-एंड जीवनचक्र को प्रबंधित करने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करता है। एलएलएम-आधारित अनुप्रयोगों के निर्माण में चुनौती यह है कि उन्हें डेटा की आवश्यकता होती है, आमतौर पर कई अलग-अलग स्रोतों से, और जब तक एक सामान्य डेटा प्रतिनिधित्व का मजबूत पालन नहीं होता है, तब तक आवश्यक डेटा कई अलग-अलग स्वरूपों में होता है, कुछ उच्च संरचित, कुछ असंरचित, और कुछ में बीच में।

यहीं पर LlamaIndex डेटा अंतर्ग्रहण और डेटा अनुक्रमण के टूल के साथ इस डेटा को अनलॉक करने के लिए टूलबॉक्स प्रदान करता है। एक बार निगलने और अनुक्रमित करने के बाद, पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) एप्लिकेशन उस डेटा तक पहुंचने और एलएलएम को पावर देने के लिए LlamaIndex क्वेरी इंटरफ़ेस का उपयोग कर सकते हैं।

घूस

LlamaIndex में सैकड़ों डेटा लोडर हैं जो कस्टम डेटा स्रोतों को LLM से कनेक्ट करने की क्षमता प्रदान करते हैं। यह फ़ाइलों, JSON दस्तावेज़ों, सरल सीएसवी और असंरचित डेटा से डेटा लोड करने के लिए एयरटेबल, जीरा, सेल्सफोर्स और अन्य जैसे पूर्व-निर्मित समाधानों को सामान्य प्लगइन्स से जोड़ता है।

डेटा लोडर की पूरी सूची यहां पाई जा सकती है लामा हब .

इंडेक्सिंग

एक बार डेटा अंतर्ग्रहण हो जाने के बाद, इसे गणितीय रूप से प्रस्तुत करने की आवश्यकता होती है ताकि इसे एलएलएम द्वारा आसानी से पूछताछ की जा सके। LlamaIndex के साथ, एक सूचकांक बस कई अलग-अलग आयामों में डेटा को गणितीय रूप से प्रस्तुत करने की क्षमता प्रदान करता है। डेटा को अनुक्रमित करना कोई नई अवधारणा नहीं है. हालाँकि, मशीन लर्निंग के साथ, हम अनुक्रमण की ग्रैन्युलैरिटी को एक या दो आयामों (उदाहरण के लिए कुंजी/मूल्य प्रतिनिधित्व) से सैकड़ों या हजारों आयामों तक विस्तारित कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग और एलएलएम के लिए डेटा को अनुक्रमित करने के सबसे आम दृष्टिकोण को वेक्टर इंडेक्स कहा जाता है; एक बार डेटा को अनुक्रमित करने के बाद डेटा के गणितीय प्रतिनिधित्व को वेक्टर एम्बेडिंग कहा जाता है। कई प्रकार के अनुक्रमण और एम्बेडिंग मॉडल हैं लेकिन एक बार डेटा एम्बेड हो जाने के बाद डेटा के गणितीय प्रतिनिधित्व का उपयोग सिमेंटिक खोज प्रदान करने के लिए किया जा सकता है क्योंकि समान अर्थ वाले पाठ जैसी चीज़ों में समान गणितीय प्रतिनिधित्व होगा। उदाहरण के लिए, यदि क्वेरी रॉयल्टी है तो राजा और रानी अत्यधिक संबंधित हो सकते हैं, लेकिन यदि क्वेरी लिंग संबंधी है तो अत्यधिक संबंधित नहीं हो सकते हैं।

क्वेरी

यहीं पर LlamaIndex और LLM की कुछ वास्तविक शक्ति काम आती है। क्योंकि LlamaIndex का उपयोग करके डेटा को क्वेरी करना डेटा को मर्ज/जुड़ने और खोजने के लिए आदेशों की एक जटिल श्रृंखला नहीं है, इसे एक अवधारणा के माध्यम से प्राकृतिक भाषा के रूप में दर्शाया जाता है जिसे कहा जाता है शीघ्र इंजीनियरिंग . एक बार जब आप अपने डेटा को ग्रहण कर लेते हैं और उसे अनुक्रमित कर लेते हैं, तो उसके साथ हुई बातचीत को देखने का सबसे सरल तरीका यह है कि क्वेरी करना प्रश्न पूछने और प्रतिक्रिया प्राप्त करने की एक प्रक्रिया बन जाती है।

LlamaIndex में विभिन्न सूचकांक क्या हैं?

LlamaIndex कई अलग-अलग अनुक्रमण मॉडल प्रदान करता है जो कि आप अपने डेटा को कैसे एक्सप्लोर और वर्गीकृत करना चाहते हैं इसके बारे में अनुकूलन प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यह अंततः वह जगह है जहां बहुत सारे लाभ प्राप्त किए जा सकते हैं, यदि आप जानते हैं कि आपके एप्लिकेशन को डेटा पर किस प्रकार के ऑपरेशन की आवश्यकता है, तो एक विशिष्ट प्रकार के इंडेक्स का लाभ उठाने से एलएलएम का उपयोग करने और क्वेरी को इंस्टेंट करने से एप्लिकेशन को महत्वपूर्ण लाभ मिल सकता है।

सूची सूचकांक

सूची सूचकांक एक दृष्टिकोण है जो डेटा को तोड़ता है और अनुक्रमिक सूची के रूप में डेटा का प्रतिनिधित्व करता है। इसका फायदा यह है कि जहां डेटा को बहुआयामी तरीके से खोजा जा सकता है, वहीं डेटा को क्वेरी करने का प्राथमिक अनुकूलन अनुक्रमिक पैटर्न के माध्यम से होता है। इस प्रकार का सूचकांक समय के साथ घटित होने वाली संरचित वस्तुओं के साथ अच्छी तरह से काम करता है, इसलिए परिवर्तन लॉग जैसी चीजें जहां आप पूछना चाहते हैं कि समय के साथ चीजें कैसे बदल गई हैं।

वृक्ष सूचकांक

ट्री इंडेक्स का उपयोग करते समय, LlamaIndex इनपुट डेटा लेता है और इसे एक बाइनरी ट्री संरचना में व्यवस्थित करता है जहां डेटा को पैरेंट और लीफ नोड्स के रूप में व्यवस्थित किया जाता है। एक ट्री इंडेक्स बड़ी मात्रा में डेटा को पार करने और प्रतिक्रियाओं का निर्माण करने की क्षमता प्रदान करता है जहां आपको खोज पेड़ को कैसे पार करती है इसके आधार पर पाठ के विशिष्ट खंड निकालने की आवश्यकता होती है। ट्री इंडेक्सिंग उन मामलों के लिए सबसे अच्छा काम करती है जहां आपके पास जानकारी का एक पैटर्न होता है जिसे आप अनुसरण करना चाहते हैं या मान्य करना चाहते हैं जैसे समर्थन/FAQ इंजन के शीर्ष पर एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण चैटबॉट बनाना।

वेक्टर स्टोर इंडेक्स

वेक्टर स्टोर इंडेक्स प्रकार का उपयोग करते समय, LlamaIndex डेटा नोट्स को वेक्टर एम्बेडिंग के रूप में संग्रहीत करता है। यह संभवतः सबसे आम अनुक्रमण प्रकार है क्योंकि यह वेक्टर या समानता खोज सहित कई अलग-अलग तरीकों से डेटा के प्रतिनिधित्व का उपयोग करने की क्षमता प्रदान करता है। जब डेटा को वेक्टर स्टोर इंडेक्स के साथ अनुक्रमित किया जाता है, तो इसे स्थानीय रूप से छोटे डेटासेट के लिए और एकल एप्लिकेशन द्वारा या बड़े डेटासेट के लिए और/या कई अलग-अलग एलएलएम/एप्लिकेशन में उपयोग किया जा सकता है, इसे उच्च-प्रदर्शन वाले वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत किया जा सकता है। पसंद एस्ट्रा डीबी .

कीवर्ड अनुक्रमणिका

कीवर्ड इंडेक्सिंग मेटाडेटा टैग को मैप करने के पारंपरिक दृष्टिकोण से अधिक है, यानी विशिष्ट नोड्स के लिए एक कीवर्ड जिसमें वे कीवर्ड होते हैं। यह मैपिंग कीवर्ड के आधार पर रिश्तों का एक जाल बनाती है, क्योंकि एक कीवर्ड कई अलग-अलग नोड्स पर मैप किया जा सकता है और एक नोड कई अलग-अलग कीवर्ड पर मैप किया जा सकता है। यदि आप बड़ी मात्रा में डेटा को टैग करना चाहते हैं और इसे विशिष्ट कीवर्ड के आधार पर क्वेरी करना चाहते हैं, जिन्हें कई अलग-अलग डेटासेट में क्वेरी किया जा सकता है, तो यह इंडेक्सिंग मॉडल अच्छी तरह से काम करता है। उदाहरण के लिए कानूनी ब्रीफिंग, मेडिकल रिकॉर्ड, या कोई अन्य डेटा जिसे विशिष्ट प्रकार के मेटाडेटा के आधार पर संरेखित करने की आवश्यकता होती है।

लामाइंडेक्स बनाम लैंगचेन: प्रमुख तुलनाएँ

एक बड़ा प्रश्न जो सामने आता है वह यह है कि LlamaIndex और LangChain की तुलना कैसे की जाती है, क्या वे समान कार्यक्षमता प्रदान करते हैं या क्या वे एक दूसरे के पूरक हैं? वास्तविकता यह है कि लामाइंडेक्स और लैंगचेन एक ही सिक्के के दो पहलू प्रदान करते हैं। जबकि वे दोनों आपके एप्लिकेशन में एलएलएम और मशीन लर्निंग के लिए एक इंटरफ़ेस प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, LlamaIndex को विशेष रूप से डेटा की बुद्धिमान खोज के लिए अनुक्रमण और क्वेरीिंग क्षमताएं प्रदान करने के लिए डिज़ाइन और निर्मित किया गया है। सिक्के के दूसरी तरफ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के माध्यम से डेटा के साथ बातचीत करने की क्षमता है, यानी आपके डेटा के साथ बातचीत करने के लिए एक चैटबॉट बनाना, या कॉलिंग कोड जैसे अन्य कार्यों को चलाने के लिए उस डेटा का उपयोग करना।

LlamaIndex आपके पास मौजूद डेटा को विभिन्न स्वरूपों में संग्रहीत करने और उस डेटा को विभिन्न स्रोतों से खींचने की क्षमता प्रदान करता है, जो अंततः आपके जेनरेटिव एआई एप्लिकेशन के लिए तरीका प्रदान करता है।

लैंगचेन उस डेटा को संग्रहीत करने के बाद उसके साथ कुछ करने, कोड उत्पन्न करने, जेनरेटिव प्रश्न उत्तर प्रदान करने और निर्णय लेने की क्षमता प्रदान करता है, अंततः आपके जेनरेटिव एआई एप्लिकेशन के लिए क्या प्रदान करता है।

आप LlamaIndex के साथ कौन से प्रोजेक्ट बना सकते हैं?

LlamaIndex के साथ आपके पास जेनेरिक एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए अपने डेटा को अंतर्ग्रहण, अनुक्रमण और क्वेरी करने के लिए उपयोग में आसान डेटा/ऑर्केस्ट्रेशन ढांचा है। जबकि हम आरंभ करने के लिए ऊपर एक सरल उदाहरण प्रदान करते हैं, LlamaIndex की वास्तविक शक्ति डेटा-संचालित AI एप्लिकेशन बनाने की क्षमता से आती है। आपको मॉडलों को फिर से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है, आप कस्टम क्वेरी इंजन, संवादी चैटबॉट या शक्तिशाली एजेंट बनाने के लिए LlamaIndex और एक उच्च स्केलेबल वेक्टर डेटाबेस का उपयोग कर सकते हैं जो आने वाले डेटा की गतिशील रूप से व्याख्या करके और प्रासंगिक बनाकर जटिल समस्या-समाधान के साथ बातचीत कर सकते हैं। वास्तविक समय में निर्णय.

एस्ट्रा डीबी पर वेक्टर खोज के साथ वास्तविक समय, जेनरेटिव एआई ऐप्स बनाएं

इसलिए जब एक जेनरेटिव एआई एप्लिकेशन बनाने का समय आता है जिसके लिए आपके निजी डेटा का लाभ उठाने की क्षमता की आवश्यकता होती है और उसे उस डेटा पर इंटरैक्ट करने और प्रतिक्रिया देने के लिए एप्लिकेशन की क्षमता में शामिल किया जाता है, तो LlamaIndex अंतर्ग्रहण, अनुक्रमण और क्वेरी के लिए शुरुआत करने के लिए एक शानदार जगह है। लेकिन अतीत की गलतियों को न दोहराएं और एआई अनुप्रयोगों के लिए जो डेटा आप उपयोग कर रहे हैं, एम्बेड कर रहे हैं और एक्सेस कर रहे हैं उसे साइलो न करें। एक संपूर्ण एंड-टू-एंड समाधान बनाएं जिसमें एस्ट्रा डीबी जैसे अत्यधिक स्केलेबल वेक्टर स्टोर में उन एम्बेडिंग और इंडेक्स को संग्रहीत करना शामिल है।

LlamaIndex के साथ शुरुआत करने के लिए और यह देखने के लिए कि DataStax और LlamaIndex एक साथ कैसे बेहतर हैं, हालिया DataStax ब्लॉग पोस्ट देखें, " पेटाबाइट-स्केल जेनएआई ऐप्स बनाना अब और आसान हो गया है। ”

आप अपाचे कैसेंड्रा पर निर्मित दुनिया के उच्चतम प्रदर्शन वाले वेक्टर स्टोरों में से एक पर एस्ट्रा डीबी को स्थापित करने और तैनात करने के तरीके के बारे में अधिक जानकारी पा सकते हैं, जिसे बड़े पैमाने पर डेटा की भारी मात्रा को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया था। निःशुल्क आरंभ करने के लिए, यहां रजिस्टर करें .

- बिल मैक्लेन, डेटास्टैक्स द्वारा