LlamaIndex آزاد شده: ساخت سیستم‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی هوشمند

هوش مصنوعی مولد نحوه تعامل ما با اطلاعات را متحول کرده است، اما صرفاً ارسال پرامپت به یک مدل زبانی بزرگ (LLM) به ندرت برای کاربردهای سطح تولید کافی است. برای ساخت سیستم‌هایی که واقعی، آگاه از زمینه و به‌روز باشند، توسعه‌دهندگان به چارچوب‌های مستحکم برای دریافت و بازیابی داده نیاز دارند. اینجاست که LlamaIndex می‌درخشد. LlamaIndex که در اصل با نام GPT Index شناخته می‌شد، به یک جعبه ابزار جامع برای ساخت برنامه‌های LLM تکامل یافته است که بر یکپارچه‌سازی بی‌درنگ داده‌های خصوصی با مدل‌های زبانی بزرگ تمرکز دارد.

در این بررسی فنی عمیق، ما معماری هسته‌ای LlamaIndex را بررسی خواهیم کرد، چگونه از چارچوب‌های مشابه مانند LangChain متفاوت است، و چگونه یک خط لوله تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) آماده برای تولید را بسازیم.

چرا LlamaIndex؟ فلسفه هسته‌ای

در حالی که LangChain به شدت بر زنجیره‌سازی و ارکستراسیون عوامل تمرکز دارد، LlamaIndex در لایه داده تخصص دارد. هدف اصلی آن حل «شکاف دانش» در LLMها است. LLMها یک نقطه قطع آموزش ثابت دارند و اغلب هنگام پرسش درباره داده‌های خاص یا مالکیت خصوصی از توهم رنج می‌برند. LlamaIndex زیرساختی را برای بارگذاری، نمایه‌سازی و پرس‌وجوی این داده‌های خارجی به صورت کارآمد فراهم می‌کند.

نقاط قوت کلیدی LlamaIndex عبارتند از:

• طراحی API ساده: یک API سطح بالا ارائه می‌دهد که پیچیدگی پایگاه‌های داده برداری و مدل‌های جاسازی را از بین می‌برد.
• اجزای ماژولار: می‌توانید بارگذاری‌کننده‌ها، بازیابی‌کننده‌ها و موتورهای پرس‌وجو را با تغییرات کد حداقلی تعویض کنید.
• اکوسیستم غنی: از فایل‌های محلی تا پایگاه‌های داده ابری، PDFها و اسکرپرها، از صدها منبع داده پشتیبانی می‌کند.

شروع کار: نصب و راه‌اندازی

LlamaIndex یک کتابخانه مبتنی بر Python است. برای شروع، بسته اصلی و یکپارچه‌سازی لازم OpenAI را نصب کنید (چون اکثر کاربران با مدل‌های GPT شروع می‌کنند).

pip install llama-index
pip install llama-index-llms-openai
pip install llama-index-readers-file

ساخت یک خط لوله RAG پایه

قلب هر برنامه LlamaIndex، VectorStoreIndex است. این ساختار اسناد شما را تکه‌تکه می‌کند، آن‌ها را به جاسازی‌های برداری تبدیل می‌کند و آن‌ها را در یک انبار برداری برای جستجوی شباهت سریع ذخیره می‌کند. در اینجا یک مثال عملی برای ساخت یک موتور پرسش و پاسخ ساده روی یک فایل PDF محلی آورده شده است.

from llama_index import (
    VectorStoreIndex,
    SimpleDirectoryReader,
    LLMAgent,
    ServiceContext,
    set_service_context
)
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding

# 1. Setup LLM and Embedding Models
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
embed_model = OpenAIEmbedding(model_name="text-embedding-ada-002")

service_context = ServiceContext.from_defaults(
    llm=llm,
    embed_model=embed_model
)
set_service_context(service_context)

# 2. Load and Parse Data
# Ensure you have a 'data' folder with PDF files
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()

# 3. Build the Index
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 4. Query the Index
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("What are the key financial metrics reported in Q3?")

print(response)

جریان‌های کاری پیشرفته: عوامل و موتورهای پرس‌وجوی زیرسوال

برای سؤالات پیچیده‌ای که نیاز به ترکیب اطلاعات از چندین منبع دارند، یک موتور پرس‌وجوی واحد ممکن است کافی نباشد. LlamaIndex SubQuestionQueryEngine را معرفی می‌کند که یک پرامپت پیچیده را به زیرسؤالات ساده‌تر تجزیه می‌کند، برای هر کدام ابزار مناسب را پرس‌وجو می‌کند و پاسخ نهایی را ترکیب می‌کند.

علاوه بر این، LlamaIndex به شما امکان می‌دهد ReActAgentها بسازید. این عوامل می‌توانند از ابزارها (مانند جستجوی وب یا پرس‌وجوهای SQL) برای استدلال گام‌به‌گام در مورد مشکلات استفاده کنند. با تعریف ابزارها به عنوان توابع، می‌توانید قابلیت‌های LLM خود را فراتر از بازیابی متن گسترش دهید و به آن اجازه دهید با APIهای منطق کسب‌وکار شما تعامل کند.

# Example of a Tool
from llama_index.tools import ToolSpec

class CalculatorToolSpec(ToolSpec):
    name: str = "calculator"
    description: str = "A tool for mathematical calculations."

    def add(self, a: float, b: float) -> float:
        return a + b

بهترین روش‌ها برای استقرار در تولید

1. استراتژی تکه‌تکه کردن: کیفیت سیستم RAG شما به نحوه تکه‌تکه کردن اسناد شما بستگی دارد. از تکه‌های بیش از حد بزرگ که زمینه را رقیق می‌کنند اجتناب کنید، اما اطمینان حاصل کنید که آن‌ها آنقدر کوچک نباشند که معنا را از دست بدهند. LlamaIndex پارامترهای قابل تنظیم chunk_size و chunk_overlap را اجازه می‌دهد.
2. ارزیابی: از ماژول‌های ارزیابی LlamaIndex برای آزمایش وفاداری پاسخ‌های خود استفاده کنید. معیارهای خودکار می‌توانند به شما کمک کنند تا پارامترهای بازیابی خود را قبل از استقرار برای کاربران تنظیم کنید.
3. کشینگ: کشینگ معنایی را پیاده‌سازی کنید تا از اجرای مجدد فراخوانی‌های جاسازی و LLM برای پرس‌وجوهای مشابه جلوگیری شود و به طور قابل توجهی تأخیر و هزینه‌ها را کاهش دهید.

نتیجه‌گیری

LlamaIndex خود را به عنوان چارچوب پیش‌فرض برای توسعه‌دهندگانی تثبیت کرده است که نیاز دارند LLMها را بر اساس داده‌های خودشان پایه‌گذاری کنند. با ارائه یک رابط تمیز و شهودی برای دریافت و بازیابی داده، آستانه ورود برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی پیشرفته را کاهش می‌دهد. چه در حال ساخت یک ربات پشتیبانی مشتری، یک ابزار تحلیل اسناد یا یک دستیار دانش شخصی باشید، LlamaIndex استحکام ساختاری مورد نیاز برای مقیاس‌پذیری پروژه شما از نمونه اولیه تا تولید را فراهم می‌کند.

با تکامل چشم‌انداز هوش مصنوعی، چارچوب‌هایی مانند LlamaIndex همچنان در پل زدن شکاف بین وزن‌های ثابت مدل و داده‌های پویا و بلادرنگ نقش محوری خواهند داشت. امروز شروع به آزمایش اجزای ماژولار آن کنید تا پتانسیل کامل تولید تقویت‌شده با بازیابی را آزاد کنید.