Llama Index là gì? Khám phá toàn diện về Khung điều phối LLM

Với sự tích hợp nhanh chóng của AI vào quá trình phát triển ứng dụng, chúng tôi nhận thấy nhu cầu ngày càng tăng về khả năng tích hợp dữ liệu riêng tư của chúng tôi với dữ liệu công khai đang được sử dụng để đào tạo. mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Thách thức mà điều này đặt ra là hầu hết dữ liệu riêng tư đều không có cấu trúc, được lưu trữ riêng lẻ và không ở định dạng mà LLM có thể dễ dàng truy cập.

Trong một hội thảo trực tuyến gần đây về Mô hình ngôn ngữ lớn cho doanh nghiệp , chúng tôi đã khám phá cách sử dụng LLM cho các ứng dụng ngoài ChatGPT và cách sử dụng dữ liệu riêng tư để tăng cường dữ liệu công khai mà LLM có sẵn thường được đào tạo. Đây là lúc các giải pháp như LlamaIndex phát huy tác dụng khi chúng cung cấp khung điều phối để xây dựng ứng dụng LLM bằng cách sử dụng các công cụ tích hợp để nhập và truy vấn dữ liệu riêng tư.

Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ giải thích cách LlamaIndex có thể được sử dụng làm khung để tích hợp dữ liệu, tổ chức dữ liệu và truy xuất dữ liệu cho tất cả các nhu cầu AI tạo dữ liệu riêng tư của bạn.

LlamaIndex là gì?

Như đã nêu trước đó, LlamaIndex là một khung điều phối hoặc “khung dữ liệu” giúp đơn giản hóa việc xây dựng các ứng dụng LLM. Nó cung cấp khả năng thực hiện tăng cường dữ liệu của dữ liệu riêng tư, cho phép nó được tích hợp vào LLM để tạo và lý luận kiến thức. Trọng tâm của tất cả chức năng AI tổng quát là dữ liệu. Các ứng dụng doanh nghiệp cần có khả năng truy cập nhiều hơn chỉ là dữ liệu công khai mà LLM được đào tạo và cần kết hợp dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc từ tất cả các nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài của chúng để xây dựng ứng dụng.

Chính sự tích hợp dữ liệu này mà LlamaIndex cung cấp. Đưa dữ liệu từ nhiều nguồn duy nhất. Nhúng dữ liệu đó dưới dạng vectơ. Lưu trữ dữ liệu mới được vector hóa trong cơ sở dữ liệu vectơ. Cuối cùng, cho phép các ứng dụng sử dụng dữ liệu đó để thực hiện các hoạt động phức tạp với thời gian phản hồi có độ trễ thấp như tìm kiếm vectơ.

Những lợi ích

• Việc nhập dữ liệu được đơn giản hóa kết nối các nguồn dữ liệu hiện có như API, PDF, SQL, NoSQL, tài liệu, v.v. để sử dụng với các ứng dụng LLM.
• Lưu trữ và lập chỉ mục dữ liệu riêng tư một cách nguyên bản để sử dụng trong các trường hợp sử dụng ứng dụng khác nhau, với sự tích hợp riêng với cơ sở dữ liệu vectơ/lưu trữ vectơ xuôi dòng.
• Giao diện truy vấn tích hợp, cung cấp khả năng trả về các phản hồi nâng cao kiến thức từ lời nhắc đầu vào trên dữ liệu của bạn.

Trường hợp sử dụng

• Xây dựng các chatbot ngôn ngữ tự nhiên cung cấp khả năng tương tác theo thời gian thực với tài liệu sản phẩm của bạn để thu hút khách hàng một cách tự nhiên.
• Xây dựng các tác nhân tri thức nhận thức về mặt nhận thức có thể đáp ứng với việc thay đổi cây quyết định dựa trên nền tảng kiến thức không ngừng phát triển.
• Tương tác với khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc bằng ngôn ngữ tự nhiên và tương tác của con người.
• Tăng cường dữ liệu công cộng với kho kiến thức riêng tư cung cấp sự tương tác dành riêng cho ứng dụng.

Llama Index hoạt động như thế nào?

LlamaIndex, trước đây gọi là GPT Index, là một khung cung cấp các công cụ cần thiết để quản lý vòng đời từ đầu đến cuối nhằm xây dựng các ứng dụng dựa trên LLM. Thách thức khi xây dựng các ứng dụng dựa trên LLM là chúng cần dữ liệu, thường từ nhiều nguồn khác nhau và trừ khi có sự tuân thủ chặt chẽ với cách biểu diễn dữ liệu chung, dữ liệu được yêu cầu ở nhiều định dạng khác nhau, một số có cấu trúc cao, một số không có cấu trúc và một số ở dạng không có cấu trúc. giữa.

Đó là nơi LlamaIndex cung cấp hộp công cụ để mở khóa dữ liệu này bằng các công cụ nhập dữ liệu và lập chỉ mục dữ liệu. Sau khi được nhập và lập chỉ mục, thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) các ứng dụng có thể sử dụng giao diện truy vấn LlamaIndex để truy cập dữ liệu đó và cấp nguồn cho LLM.

Nhập

LlamaIndex có hàng trăm trình tải dữ liệu cung cấp khả năng kết nối các nguồn dữ liệu tùy chỉnh với LLM. Nó kết nối các giải pháp dựng sẵn như Airtable, Jira, Salesforce, v.v. với các plugin chung để tải dữ liệu từ tệp, tài liệu JSON, csv đơn giản và dữ liệu phi cấu trúc.

Bạn có thể tìm thấy danh sách đầy đủ các trình tải dữ liệu trên Trung tâm Llama .

Lập chỉ mục

Sau khi dữ liệu được nhập vào, dữ liệu đó cần phải được biểu diễn bằng toán học để LLM có thể dễ dàng truy vấn. Với LlamaIndex, một chỉ mục chỉ đơn giản cung cấp khả năng biểu diễn dữ liệu về mặt toán học theo nhiều chiều khác nhau. Lập chỉ mục dữ liệu không phải là một khái niệm mới. Tuy nhiên, với học máy, chúng ta có thể mở rộng mức độ chi tiết của việc lập chỉ mục từ một hoặc hai chiều (ví dụ: biểu diễn khóa/giá trị) lên hàng trăm hoặc hàng nghìn chiều.

Cách tiếp cận phổ biến nhất để lập chỉ mục dữ liệu cho máy học và LLM được gọi là chỉ mục vectơ; khi dữ liệu đã được lập chỉ mục, biểu diễn toán học của dữ liệu được gọi là nhúng vectơ. Có nhiều loại mô hình lập chỉ mục và nhúng nhưng khi dữ liệu đã được nhúng, biểu diễn toán học của dữ liệu có thể được sử dụng để cung cấp tìm kiếm ngữ nghĩa vì những thứ như văn bản có ý nghĩa tương tự sẽ có biểu diễn toán học tương tự. Ví dụ: vua và hoàng hậu có thể có mối liên quan cao nếu truy vấn là hoàng gia nhưng không liên quan nhiều nếu truy vấn là giới tính.

Truy vấn

Đây là lúc một số sức mạnh thực sự của LlamaIndex và LLM phát huy tác dụng. Vì việc truy vấn dữ liệu bằng LlamaIndex không phải là một chuỗi lệnh phức tạp để hợp nhất/nối và tìm dữ liệu nên nó được biểu diễn dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên thông qua một khái niệm gọi là kỹ thuật nhanh chóng . Cách đơn giản nhất để xem sự tương tác với dữ liệu của bạn sau khi bạn đã nhập và lập chỉ mục dữ liệu đó là việc truy vấn trở thành quá trình đặt câu hỏi và nhận phản hồi.

Các chỉ mục khác nhau trong LlamaIndex là gì?

LlamaIndex cung cấp một số mô hình lập chỉ mục khác nhau được thiết kế để mang lại sự tối ưu hóa về cách bạn muốn khám phá và phân loại dữ liệu của mình. Cuối cùng, đây là nơi có thể đạt được nhiều lợi ích, nếu bạn biết loại hoạt động mà ứng dụng của bạn cần thực hiện trên dữ liệu, việc tận dụng một loại chỉ mục cụ thể có thể mang lại lợi ích đáng kể cho ứng dụng sử dụng LLM và khởi tạo truy vấn.

Danh sách chỉ mục

Chỉ mục danh sách là một cách tiếp cận chia nhỏ dữ liệu và thể hiện dữ liệu dưới dạng danh sách tuần tự. Ưu điểm của điều này là mặc dù dữ liệu có thể được khám phá theo cách đa chiều nhưng việc tối ưu hóa chính để truy vấn dữ liệu là thông qua mẫu tuần tự. Loại chỉ mục này hoạt động tốt với các đối tượng có cấu trúc xuất hiện theo thời gian, vì vậy những thứ như nhật ký thay đổi nơi bạn muốn truy vấn xem mọi thứ đã thay đổi như thế nào theo thời gian.

Chỉ số cây

Khi sử dụng chỉ mục cây, LlamaIndex lấy dữ liệu đầu vào và sắp xếp nó thành cấu trúc cây nhị phân trong đó dữ liệu được sắp xếp dưới dạng nút cha và nút lá. Chỉ mục cây cung cấp khả năng duyệt qua một lượng lớn dữ liệu và xây dựng phản hồi trong đó bạn cần trích xuất các phân đoạn cụ thể của văn bản dựa trên cách tìm kiếm đi qua cây. Lập chỉ mục dạng cây hoạt động tốt nhất trong trường hợp bạn có mẫu thông tin mà bạn muốn theo dõi hoặc xác thực, chẳng hạn như xây dựng một chatbot xử lý ngôn ngữ tự nhiên trên công cụ hỗ trợ/câu hỏi thường gặp.

Chỉ mục cửa hàng vector

Khi sử dụng loại chỉ mục lưu trữ vectơ, LlamaIndex lưu trữ các ghi chú dữ liệu dưới dạng nhúng vectơ. Đây có lẽ là loại lập chỉ mục phổ biến nhất vì nó cung cấp khả năng sử dụng cách biểu diễn dữ liệu theo nhiều cách khác nhau bao gồm tìm kiếm vectơ hoặc tìm kiếm tương tự. Khi dữ liệu được lập chỉ mục bằng chỉ mục lưu trữ vectơ, nó có thể được tận dụng cục bộ cho các tập dữ liệu nhỏ hơn và bởi một ứng dụng hoặc cho các tập dữ liệu lớn hơn và/hoặc được sử dụng trên nhiều LLM/ứng dụng khác nhau. Dữ liệu đó có thể được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vectơ hiệu suất cao giống Astra DB .

Chỉ mục từ khóa

Lập chỉ mục từ khóa thiên về cách tiếp cận truyền thống hơn trong việc ánh xạ thẻ siêu dữ liệu, tức là từ khóa đến các nút cụ thể có chứa các từ khóa đó. Ánh xạ này xây dựng một mạng lưới các mối quan hệ dựa trên từ khóa, vì một từ khóa có thể ánh xạ tới nhiều nút khác nhau và một nút có thể được ánh xạ tới nhiều từ khóa khác nhau. Mô hình lập chỉ mục này hoạt động tốt nếu bạn đang muốn gắn thẻ khối lượng lớn dữ liệu và truy vấn nó dựa trên các từ khóa cụ thể có thể được truy vấn trên nhiều bộ dữ liệu khác nhau. Ví dụ: tóm tắt pháp luật, hồ sơ y tế hoặc bất kỳ dữ liệu nào khác cần được căn chỉnh dựa trên các loại siêu dữ liệu cụ thể.

LlamaIndex so với LangChain: Những so sánh chính

Một trong những câu hỏi lớn được đặt ra là làm thế nào để so sánh LlamaIndex và LangChain, chúng cung cấp chức năng tương tự nhau hay chúng bổ sung cho nhau? Thực tế là LlamaIndex và LangChain cung cấp hai mặt của cùng một vấn đề. Mặc dù cả hai đều được thiết kế để cung cấp giao diện cho LLM và máy học trong ứng dụng của bạn, LlamaIndex được thiết kế và xây dựng đặc biệt để cung cấp khả năng lập chỉ mục và truy vấn để tìm kiếm dữ liệu thông minh. Mặt khác của đồng tiền đó là khả năng tương tác với dữ liệu thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tức là xây dựng một chatbot để tương tác với dữ liệu của bạn hoặc sử dụng dữ liệu đó để điều khiển các chức năng khác như mã gọi điện.

LlamaIndex cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu bạn có ở nhiều định dạng khác nhau và lấy dữ liệu đó từ nhiều nguồn khác nhau, cuối cùng cung cấp cách thức cho ứng dụng AI tổng hợp của bạn.

LangChain cung cấp khả năng thực hiện điều gì đó với dữ liệu đó sau khi dữ liệu đó được lưu trữ, tạo mã, cung cấp câu trả lời cho câu hỏi tổng quát và đưa ra quyết định, cuối cùng cung cấp những gì cho ứng dụng AI tổng quát của bạn.

Bạn có thể xây dựng những dự án nào với LlamaIndex?

Với LlamaIndex, bạn có một khung điều phối/dữ liệu dễ sử dụng để nhập, lập chỉ mục và truy vấn dữ liệu của mình nhằm xây dựng các ứng dụng AI tổng hợp. Mặc dù chúng tôi cung cấp một ví dụ đơn giản ở trên để bắt đầu, sức mạnh thực sự của LlamaIndex đến từ khả năng xây dựng các ứng dụng AI dựa trên dữ liệu. Bạn không cần phải đào tạo lại các mô hình, bạn có thể sử dụng LlamaIndex và cơ sở dữ liệu vectơ có khả năng mở rộng cao để tạo các công cụ truy vấn tùy chỉnh, chatbot đàm thoại hoặc các tác nhân mạnh mẽ có thể tương tác với việc giải quyết vấn đề phức tạp bằng cách diễn giải động dữ liệu đến và tạo ra các dữ liệu theo ngữ cảnh quyết định trong thời gian thực.

Xây dựng các ứng dụng AI tổng quát, thời gian thực với tìm kiếm vector trên Astra DB

Vì vậy, khi đến lúc xây dựng một ứng dụng AI tổng quát đòi hỏi khả năng tận dụng dữ liệu riêng tư của bạn và kết hợp dữ liệu đó vào khả năng tương tác và phản hồi dữ liệu đó của ứng dụng, LlamaIndex là nơi tuyệt vời để bắt đầu nhập, lập chỉ mục và truy vấn. Nhưng đừng lặp lại những sai lầm trong quá khứ và giữ kín dữ liệu bạn đang sử dụng, nhúng và truy cập cho các ứng dụng AI. Xây dựng giải pháp toàn diện hoàn chỉnh bao gồm việc lưu trữ các phần nhúng và chỉ mục đó trong kho lưu trữ vectơ có khả năng mở rộng cao như Astra DB.

Để bắt đầu với LlamaIndex và xem DataStax và LlamaIndex kết hợp tốt hơn như thế nào, hãy xem bài đăng trên blog DataStax gần đây, “ Xây dựng ứng dụng GenAI quy mô Petabyte trở nên dễ dàng hơn. ”

Bạn có thể tìm thêm thông tin về cách thiết lập và triển khai Astra DB trên một trong những cửa hàng vectơ hiệu suất cao nhất thế giới được xây dựng trên Apache Cassandra, được thiết kế để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trên quy mô lớn. Để bắt đầu miễn phí, đăng ký ở đây .

- Bởi Bill McLane, DataStax