LlamaIndex: 大型言語モデルのためのデーターインデックスリングの革命 (Part 1)

LlamaIndexは、オープンソースのデータフレームワークで、大規模な言語モデルと外部データソースを接続します。このフレームワークは、LLMに大量の外部データを供給する制限を克服し、革新的なインデックス付けと検索機能を通じて効率的に相互作用します。主要な機能には、効率的なデータインデックス付け、多様なデータ形式に対応、LLMとのシームレスな統合、スケーラビリティーが含まれます。LlamaIndexは、質問応答システム、テキストサマリー、セマンティック検索、インテリジェントチャットボットなどのアプリケーションで使用できます。開発環境を設定するには、仮想環境を作成し、必要なライブラリをインストールします。基本的な概念には、ドキュメント、ノード、インデックス、クエリー・エンジンが含まれます。ドキュメントは、データの単位を表し、ノードに分割されてインデックス付けと検索が行われます。インデックスは、効率的な検索のために情報を組織化し、保存します。クエリー・エンジンは、ユーザーのクエリーを受け取り、インデックスから関連する情報を検索します。基本的なLlamaIndexプロジェクトでは、モジュールのインポート、LLMと埋め込みモデルの設定、ドキュメントのロード、インデックスの作成、クエリーの実行が含まれます。高度な概念には、インデックスの永続化、カスタム・ノード・パーサー、クエリーの変換、異なるデータ・タイプの処理、LLMのカスタマイズが含まれます。この記事は、シリーズの次の部分で高度なトピックに深く掘り下げ、LlamaIndexのスキルを向上させるためのハンズオン・エクサンプルを提供します。