라마인덱스: 대규모 언어 모델을 위한 데이터 색인화 혁신 (제1부)

LlamaIndex는 대규모 언어 모델을 외부 데이터 소스와 연결하는 오픈 소스 데이터 프레임워크입니다. 다양한 데이터 유형을 LLM과 통합하기 위한 효율적인 데이터 인덱싱, 구조화 및 검색 도구를 제공합니다. 이 프레임워크는 혁신적인 색인 및 검색을 통해 상호 작용을 최적화함으로써 대량의 외부 데이터를 LLM에 공급할 때의 한계를 해결합니다. 주요 기능으로는 효율적인 데이터 인덱싱, 다양한 데이터 형식에 대한 적응성, 원활한 LLM 통합, 확장성 등이 있습니다. LlamaIndex는 향상된 질문-답변 시스템, 텍스트 요약, 시맨틱 검색, 지능형 챗봇에 응용되고 있습니다. 개발 환경을 설정하려면 가상 환경을 만들고 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 핵심 개념에는 문서, 노드, 인덱스 및 쿼리 엔진이 포함됩니다. 문서는 데이터의 단위를 나타내며, 인덱싱 및 검색을 위해 노드로 세분화됩니다. 인덱스는 효율적인 검색을 위해 정보를 정리하고 저장하며, 사용 사례에 따라 다양한 유형을 사용할 수 있습니다. 쿼리 엔진은 사용자 쿼리를 처리하고 인덱스에서 관련 정보를 검색합니다. 기본적인 LlamaIndex 프로젝트에는 모듈 가져오기, LLM 및 임베딩 모델 구성, 문서 로드, 인덱스 생성 및 쿼리 수행이 포함됩니다. 고급 개념에는 인덱스 지속성, 사용자 정의 노드 파서, 쿼리 변환, 다양한 데이터 유형 처리 및 LLM 사용자 정의가 포함됩니다. 이 글은 고급 주제를 더 깊이 파고들고 실습 예제를 제공하여 LlamaIndex 전문성을 향상시킬 다음 시리즈에 대해 언급하면서 마무리합니다.