Что такое LlamaIndex? Комплексное исследование фреймворков оркестрации LLM

Благодаря быстрой интеграции генеративного искусственного интеллекта в процесс разработки приложений мы наблюдаем растущую потребность в возможности интегрировать наши личные данные с общедоступными данными, которые используются для обучения. большие языковые модели (LLM). Проблема, которую это представляет, заключается в том, что большинство частных данных неструктурированы, разрознены и не имеют формата, к которому могут быть легко доступны выпускники LLM.

На недавнем вебинаре по теме Большие языковые модели для предприятия , мы рассмотрели, как LLM можно использовать для приложений, помимо ChatGPT, и как необходимо использовать частные данные для дополнения общедоступных данных, на которых обучаются общедоступные LLM. Именно здесь в игру вступают такие решения, как LlamaIndex, поскольку они предоставляют структуру оркестрации для создания приложений LLM с использованием встроенных инструментов для приема и запроса частных данных.

В этом посте мы объясним, как LlamaIndex можно использовать в качестве основы для интеграции, организации и извлечения данных для всех ваших потребностей искусственного интеллекта, генерирующих личные данные.

Что такое LlamaIndex?

Как говорилось ранее, LlamaIndex — это платформа оркестрации или «структура данных», которая упрощает создание приложений LLM. Он обеспечивает возможность расширения частных данных, что позволяет включать их в LLM для генерации знаний и рассуждений. В основе всей генеративной функциональности ИИ лежат данные. Корпоративные приложения должны иметь доступ не только к общедоступным данным, на которых обучаются LLM, и должны включать структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные из всех своих внутренних и внешних источников данных для создания приложений.

Именно эту интеграцию данных обеспечивает LlamaIndex. Получение данных из нескольких уникальных источников. Встраивание эти данные в виде векторов. Сохранение этих новых векторизованных данных в векторной базе данных. В конечном итоге, это позволяет приложениям использовать эти данные для выполнения сложных операций с малой задержкой отклика, таких как векторный поиск.

Преимущества

• Упрощенный прием данных, соединяющий существующие источники данных, такие как API, PDF-файлы, SQL, NoSQL, документы и т. д., для использования с приложениями LLM.
• Сохраняйте и индексируйте личные данные в собственном формате для использования в различных сценариях использования приложений с встроенной интеграцией с последующими базами данных векторного хранилища/векторов.
• Встроенный интерфейс запросов, обеспечивающий возможность возвращать ответы, дополненные знаниями, из подсказок по вводу данных.

Случаи использования

• Создание чат-ботов на естественном языке, которые обеспечивают взаимодействие с документацией вашего продукта в режиме реального времени для естественного взаимодействия с клиентами.
• Создание когнитивно осведомленных агентов знаний, которые могут реагировать на изменяющиеся деревья решений на основе постоянно растущей базы знаний.
• Взаимодействуйте с большими объемами структурированных данных, используя естественный язык и человеческое взаимодействие.
• Дополняйте общедоступные данные частными знаниями, обеспечивая взаимодействие с конкретными приложениями.

Как работает LlamaIndex?

LlamaIndex, ранее известный как GPT Index, представляет собой платформу, предоставляющую инструменты, необходимые для управления сквозным жизненным циклом создания приложений на основе LLM. Проблема создания приложений на основе LLM заключается в том, что им нужны данные, обычно из нескольких разных источников, и если не существует строгого соблюдения общего представления данных, необходимые данные представлены во многих различных форматах: некоторые из них высокоструктурированы, некоторые неструктурированы, а некоторые в формате. между.

Именно здесь LlamaIndex предоставляет набор инструментов для разблокировки этих данных с помощью инструментов для приема и индексирования данных. После приема и индексирования поиск дополненной генерации (RAG) приложения могут использовать интерфейс запросов LlamaIndex для доступа к этим данным и обеспечения работы LLM.

Проглатывание

LlamaIndex имеет сотни загрузчиков данных, которые обеспечивают возможность подключения пользовательских источников данных к LLM. Он соединяет готовые решения, такие как Airtable, Jira, Salesforce и другие, с универсальными плагинами для загрузки данных из файлов, документов JSON, простого CSV и неструктурированных данных.

Полный список загрузчиков данных можно найти на сайте Лама Хаб .

Индексирование

После приема данных их необходимо представить математически, чтобы их можно было легко запросить с помощью LLM. С помощью LlamaIndex индекс просто предоставляет возможность математически представлять данные в нескольких различных измерениях. Индексирование данных — не новая концепция. Однако с помощью машинного обучения мы можем расширить степень детализации индексации с одного или двух измерений (например, представление ключа/значения) до сотен или тысяч измерений.

Самый распространенный подход к индексированию данных для машинного обучения и LLM называется векторным индексом; после индексации данных математическое представление данных называется векторным внедрением. Существует множество типов моделей индексирования и внедрения, но после внедрения данных математическое представление данных можно использовать для обеспечения семантического поиска, поскольку такие вещи, как текст со схожим значением, будут иметь аналогичное математическое представление. Например, король и королева могут быть тесно связаны, если запрос касается королевской власти, но не сильно связаны, если запрос касается пола.

Запрос

Именно здесь в игру вступает реальная сила LlamaIndex и LLM. Поскольку запрос данных с использованием LlamaIndex не представляет собой сложную серию команд для слияния/объединения и поиска данных, он представлен на естественном языке с помощью концепции, называемой оперативное проектирование . Самый простой способ просмотреть взаимодействие с вашими данными после их приема и индексации — это превратить запрос в процесс постановки вопросов и получения ответов.

Каковы различные индексы в LlamaIndex?

LlamaIndex предлагает несколько различных моделей индексирования, которые предназначены для оптимизации того, как вы хотите исследовать и классифицировать свои данные. В конечном итоге, именно здесь можно добиться большого успеха: если вы знаете тип операции, которую ваше приложение должно выполнять с данными, использование определенного типа индекса может принести значительную пользу приложению, использующему LLM и создающему экземпляр запроса.

Индекс списка

Индекс списка — это подход, который разбивает данные на части и представляет их в виде последовательного списка. Преимущество этого подхода заключается в том, что, хотя данные можно исследовать многомерным образом, основная оптимизация запроса данных осуществляется с помощью последовательного шаблона. Этот тип индекса хорошо работает со структурированными объектами, которые возникают с течением времени, например, с журналами изменений, в которых вы хотите узнать, как что-то изменилось с течением времени.

Индекс дерева

При использовании индекса дерева LlamaIndex принимает входные данные и организует их в структуру двоичного дерева, где данные организованы как родительские и конечные узлы. Индекс дерева дает возможность просматривать большие объемы данных и создавать ответы, когда вам необходимо извлечь определенные сегменты текста в зависимости от того, как поиск проходит по дереву. Индексирование дерева лучше всего подходит для случаев, когда у вас есть шаблон информации, которому вы хотите следовать или проверять, например, создание чат-бота для обработки естественного языка поверх системы поддержки/часто задаваемых вопросов.

Индекс векторного магазина

При использовании типа индекса векторного хранилища LlamaIndex сохраняет примечания к данным как векторные внедрения. Вероятно, это наиболее распространенный тип индексации, поскольку он обеспечивает возможность использовать представление данных несколькими различными способами, включая векторный поиск или поиск по сходству. Когда данные индексируются с помощью индекса векторного хранилища, их можно использовать локально для небольших наборов данных и с помощью одного приложения или для более крупных наборов данных и/или использовать в нескольких различных LLM/приложениях, их можно хранить в высокопроизводительной векторной базе данных. нравиться Астра ДБ .

Указатель ключевых слов

Индексирование ключевых слов — это скорее традиционный подход к сопоставлению тега метаданных, то есть ключевого слова, с конкретными узлами, содержащими эти ключевые слова. Это сопоставление создает сеть отношений на основе ключевых слов, поскольку ключевое слово может сопоставляться с несколькими разными узлами, а узел может быть сопоставлен с несколькими разными ключевыми словами. Эта модель индексирования хорошо работает, если вы хотите пометить большие объемы данных и запросить их на основе определенных ключевых слов, которые можно запрашивать в нескольких различных наборах данных. Например, юридические брифинги, медицинские записи или любые другие данные, которые необходимо согласовать на основе определенных типов метаданных.

LlamaIndex и LangChain: ключевые сравнения

Один из больших вопросов, который возникает, заключается в том, как сравниваются LlamaIndex и LangChain, предоставляют ли они схожие функциональные возможности или дополняют друг друга? Реальность такова, что LlamaIndex и LangChain представляют собой две стороны одной медали. Хотя оба они предназначены для обеспечения интерфейса для LLM и машинного обучения в вашем приложении, LlamaIndex спроектирован и создан специально для обеспечения возможностей индексирования и запросов для интеллектуального поиска данных. С другой стороны этой медали — возможность взаимодействовать с данными либо посредством обработки естественного языка, то есть создания чат-бота для взаимодействия с вашими данными, либо использования этих данных для управления другими функциями, такими как вызов кода.

LlamaIndex предоставляет возможность хранить имеющиеся у вас данные в различных форматах и извлекать эти данные из множества разных источников, что в конечном итоге дает представление о том, как использовать ваше генеративное приложение ИИ.

LangChain предоставляет возможность что-то делать с этими данными после того, как они были сохранены, генерировать код, предоставлять генеративные ответы на вопросы и принимать решения, в конечном итоге определяя, что нужно для вашего генеративного приложения ИИ.

Какие проекты вы можете создать с помощью LlamaIndex?

С LlamaIndex у вас есть простая в использовании платформа данных/оркестрации для приема, индексирования и запроса ваших данных для создания генеративных приложений искусственного интеллекта. Хотя для начала мы привели простой пример, реальная сила LlamaIndex заключается в возможности создавать приложения искусственного интеллекта, управляемые данными. Вам не нужно переобучать модели, вы можете использовать LlamaIndex и высокомасштабируемую векторную базу данных для создания пользовательских механизмов запросов, диалоговых чат-ботов или мощных агентов, которые могут взаимодействовать с решением сложных проблем, динамически интерпретируя поступающие данные и делая их контекстуальными. решения в режиме реального времени.

Создавайте генеративные приложения искусственного интеллекта в реальном времени с векторным поиском на базе Astra DB.

Поэтому, когда приходит время создать генеративное приложение ИИ, которому требуется возможность использовать ваши личные данные и включать их в способность приложения взаимодействовать и реагировать на эти данные, LlamaIndex — отличное место для начала приема, индексирования и запросов. Но не повторяйте ошибок прошлого и не разобщайте данные, которые вы используете, встраиваете и получаете к ним доступ для приложений ИИ. Создайте комплексное комплексное решение, включающее хранение этих внедрений и индексов в масштабируемом векторном хранилище, таком как Astra DB.

Чтобы начать работу с LlamaIndex и увидеть, насколько лучше DataStax и LlamaIndex вместе, ознакомьтесь с недавним сообщением в блоге DataStax: « Создавать приложения GenAI петабайтного масштаба стало проще. »

Вы можете найти дополнительную информацию о том, как настроить и развернуть Astra DB в одном из самых высокопроизводительных векторных хранилищ в мире, построенном на базе Apache Cassandra и предназначенном для обработки огромных объемов данных в любом масштабе. Чтобы начать бесплатно, зарегистрируйтесь здесь .

- Билл Маклейн, DataStax