LlamaIndex: Khung Khổ Dữ Liệu Cho Ứng Dụng LLM Dễ Dàng

Mục lục

• Giới thiệu LlamaIndex
• Các tính năng của LlamaIndex
• Tăng cường ngữ cảnh cho LLM
• Cài đặt LlamaIndex
• LlamaCloud và LlamaParse
• LlamaHub
• Các công cụ dòng lệnh
• Các thành phần của LlamaIndex
• Học cách sử dụng LlamaIndex
• Kết luận
• Ưu điểm và Nhược điểm
• Giá cả và nền tảng

1. Giới thiệu LlamaIndex

LlamaIndex là một khung khổ dữ liệu hàng đầu để xây dựng các ứng dụng với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cùng với LangChain và Semantic Kernel. Nó cung cấp hai khung khổ mã nguồn mở, một cho Python và một cho TypeScript, cũng như một dịch vụ đám mây đang trong giai đoạn thử nghiệm. LlamaIndex tự hào về khả năng tải, lưu trữ và lập chỉ mục dữ liệu, truy vấn bằng cách điều phối các quy trình LLM và đánh giá hiệu suất của ứng dụng LLM.

2. Các tính năng của LlamaIndex

LlamaIndex tích hợp với hơn 40 kho vector, hơn 40 LLM và hơn 160 nguồn dữ liệu. Nó hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng, bao gồm:

• Hỏi đáp (Q&A)
• Trích xuất có cấu trúc
• Trò chuyện
• Tìm kiếm ngữ nghĩa
• Đại lý

3. Tăng cường ngữ cảnh cho LLM

LLM được đào tạo trên một lượng lớn văn bản, nhưng không nhất thiết là văn bản về lĩnh vực của bạn. LlamaIndex cung cấp ba cách chính để tăng cường ngữ cảnh và thêm thông tin về lĩnh vực của bạn:

• Cung cấp tài liệu: Phương pháp đơn giản nhất là cung cấp tài liệu cho mô hình cùng với truy vấn của bạn.
• Tạo ra bởi việc truy xuất (RAG): RAG kết hợp ngữ cảnh với LLM tại thời điểm suy luận, thường sử dụng cơ sở dữ liệu vector.
• Điều chỉnh tinh chỉnh LLM: Đây là một quá trình học có giám sát liên quan đến việc điều chỉnh các tham số của mô hình cho một nhiệm vụ cụ thể.

4. Cài đặt LlamaIndex

Bạn có thể cài đặt phiên bản Python của LlamaIndex theo ba cách:

• Từ mã nguồn trong kho GitHub
• Sử dụng cài đặt khởi động của llama-index
• Sử dụng llama-index-core cộng với các tích hợp được chọn

5. LlamaCloud và LlamaParse

LlamaCloud là một dịch vụ đám mây cho phép bạn tải lên, phân tích cú pháp và lập chỉ mục tài liệu, sau đó tìm kiếm chúng bằng LlamaIndex. Nó hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm riêng tư. LlamaParse là một thành phần của LlamaCloud cho phép bạn phân tích cú pháp PDF thành dữ liệu có cấu trúc. Nó có sẵn thông qua REST API, gói Python và giao diện web.

6. LlamaHub

LlamaHub cung cấp quyền truy cập vào một bộ sưu tập lớn các tích hợp cho LlamaIndex, bao gồm đại lý, hồi gọi, bộ tải dữ liệu, nhúng và khoảng 17 danh mục khác.

7. Các công cụ dòng lệnh

• create-llama: Công cụ dòng lệnh tạo ra các ứng dụng LlamaIndex.
• RAG CLI: Công cụ dòng lệnh để trò chuyện với LLM về các tệp bạn đã lưu cục bộ trên máy tính.

8. Các thành phần của LlamaIndex

Hướng dẫn thành phần của LlamaIndex cung cấp trợ giúp cụ thể cho các phần khác nhau của LlamaIndex.

9. Học cách sử dụng LlamaIndex

Sau khi đọc, hiểu và chạy ví dụ khởi động bằng ngôn ngữ lập trình ưa thích của bạn (Python hoặc TypeScript), tôi khuyên bạn nên đọc, hiểu và thử càng nhiều ví dụ khác càng tốt.

10. Kết luận

LlamaIndex là một công cụ dễ sử dụng để tạo các ứng dụng LLM. Nó tích hợp với hơn 40 kho vector, hơn 40 LLM và hơn 160 nguồn dữ liệu, và hoạt động cho một số trường hợp sử dụng.

11. Ưu điểm và Nhược điểm

Ưu điểm:

• Hỗ trợ tạo các ứng dụng LLM cho Hỏi đáp, trích xuất có cấu trúc, trò chuyện, tìm kiếm ngữ nghĩa và đại lý.
• Hỗ trợ Python và TypeScript.
• Khung khổ mã nguồn mở và miễn phí.
• Có nhiều ví dụ và tích hợp.

Nhược điểm:

• Dịch vụ đám mây bị giới hạn trong giai đoạn thử nghiệm riêng tư.
• Tiếp thị hơi cường điệu.

12. Giá cả và nền tảng

• Mã nguồn mở: Miễn phí.
• Dịch vụ nhập LlamaParse: 7K trang mỗi tuần miễn phí, sau đó là $3 cho mỗi 1000 trang.
• Nền tảng: Python và TypeScript, cộng với SaaS đám mây (hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm riêng tư).