LlamaIndex er et åpent kildekode-data-rammeverk som kobler store språkmodeller med eksterne datakilder. Det tilbyr effektive verktøy for dataindeksering, strukturering og henting for å integrere ulike datatyper med store språkmodeller. Rammeverket adresserer begrensninger i å mate store volumer av eksterne data til store språkmodeller ved å optimalisere interaksjonen gjennom innovativ indeksering og henting. Nøkkelfunksjoner inkluderer effektiv dataindeksering, tilpasning til ulike dataformater, sømløs integrasjon med store språkmodeller og skalerbarhet. LlamaIndex har anvendelser i forbedrede spørsmål-svar-systemer, tekstsummering, semantisk søk og intelligente chatboter. Å sette opp en utviklingsmiljø innebærer å opprette et virtuelt miljø og installere nødvendige biblioteker. Kjernebegreper inkluderer dokumenter, noder, indekser og spøringsmotorer. Dokumenter representerer enheter av data, som brytes ned i noder for indeksering og henting. Indekser organiserer og lagrer informasjon for effektiv henting, med ulike typer tilgjengelige for forskjellige brukssituasjoner. Spøringsmotorer prosesser bruker-spørsmål og henter relevante informasjon fra indekser. Et grunnleggende LlamaIndex-prosjekt innebærer å importere moduler, konfigurere store språkmodeller og innebygde modeller, laste opp dokumenter, opprette et indeks og utføre spørsmål. Avanserte begreper inkluderer indeks-persistens, egne node-parsere, spørings-transformasjoner, håndtering av forskjellige datatyper og tilpassing av store språkmodeller. Artikkelen konkluderer med å nevne kommende deler av serien som vil dykke dypere inn i avanserte emner og tilby håndfaste eksempler for å forbedre LlamaIndex-kompetansen.
dev.to
LlamaIndex: Revolutionizing Data Indexing for Large Language Models (Part 1)
Create attached notes ...