【LlamaIndex】LlamaIndex 概要

LlamaIndexについて

LlamaIndexは、大量の公開データで事前学習されたLLM (言語モデル) の能力を最大限に引き出すためのデータフレームワークです。

LlamaIndexの存在意義は？

LLMは、人と推論データとの間の自然言語インターフェースを提供します。多くのモデルはWikipedia、メーリングリスト、教科書、ソースコードなどの大量の公開情報で事前に訓練されています。LlamaIndexは、これらのモデルにプライベートデータやドメイン固有のデータを補完する重要な役割を果たします。

LlamaIndexの利点

• データコネクタ API、PDF、SQLなどのネイティブソースやフォーマットから既存のデータをインポートします。
• データインデックス LLMが容易に取り込むことができるフォーマットでデータを構造化します。
• エンジン データへの自然言語アクセスを提供します。

LlamaIndexの対象者

LlamaIndexは、初心者、上級者、およびその中間のすべてのユーザー向けのツールを提供しています。

LlamaIndexの始め方

LlamaIndexの使用を開始するには、pipを使用してインストールします。 完全なインストール手順と初心者向けのチュートリアルも提供されています。

pip install llama-index

コードガイド

1. OpenAI APIキーの設定

   import os
   os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'

2. データの読み込みとインデックスの作成

   from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
   documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()
   index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

3. クエリの実行

   query_engine = index.as_query_engine()
   query_engine.query("<question_text>?")

4. データの永続化

   index.storage_context.persist()

5. ディスクからのデータの読み込み

   from llama_index import StorageContext, load_index_from_storage
   storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir='./storage')
   index = load_index_from_storage(storage_context)

主なサードパーティのパッケージ要件にはtiktoken、openai、およびlangchainが含まれます。すべての要件は次のコマンドでインストールできます

pip install -r requirements.txt