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LlamaIndex，也被稱為GPT Index，是一個為大語言模型（LLM）設計的數據框架，于2023年1月29日正式發布。LlamaIndex的出現為LLM應用程序提供了一個強大的平臺，通過連接到不同的數據源，幫助用戶攝取、構建和訪問私有或特定領域的數據。LlamaIndex在Python和Typescript中均可使用，為用戶提供了一種自然語言與數據交互的方式。雖然LLM已經在大量公開數據上進行了預訓練，但LlamaIndex通過將用戶的私有數據與現有的LLM相結合，實現了數據的增強處理和索引管理。

LlamaIndex有什么幫助?

LlamaIndex為用戶提供了多個關鍵工具：

數據連接器：幫助用戶從API、PDF、SQL等不同源和格式中攝取數據。
數據索引：將數據結構化為中間表示形式，便于LLM的高效使用。
引擎：提供自然語言訪問接口，包括查詢引擎用于知識檢索，聊天引擎用于與數據對話。
數據代理：通過工具和API增強LLM的功能，充當知識工作者。
應用程序集成：與LangChain、Flask、Docker、ChatGPT等生態系統無縫連接。

通過這些工具，LlamaIndex不僅簡化了數據處理流程，還提升了LLM的適用性和效率。

核心原理

LlamaIndex的核心在于通過索引和搜索的方式實現數據的高效查詢和處理。首先，它為外部數據庫建立索引，然后在用戶提問時從這些數據庫中搜索相關信息，最后利用AI的語義理解能力生成答案。在索引和搜索階段，可以使用OpenAI的嵌入接口，也可以選擇其他大語言模型的嵌入方法。LlamaIndex的獨特之處在于，它不僅限于文本索引，還支持將圖片轉換為文本進行索引，實現多模態功能。

Core Principle

LlamaIndex的安裝

安裝

安裝LlamaIndex非常簡單，只需使用Pip命令即可完成安裝：

pip install llama-index
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple llama-index
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple llama-index llama-index-core
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple -qU llama-index llama-index-core

這些命令可以幫助用戶在不同的Python環境下快速安裝LlamaIndex及其核心組件。

Installation

使用方法

在Python中使用LlamaIndex有兩種主要方式：

入門版：安裝llama-index包，包含核心功能和部分集成。
定制版：安裝llama-index-core包，并根據需要添加特定的LlamaIndex集成包。

LlamaIndex提供了豐富的集成選項，用戶可以根據應用需求選擇合適的插件和集成包。

使用 OpenAI 構建一個簡單的向量存儲索引

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
documents = SimpleDirectoryReader("YOUR_DATA_DIRECTORY").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

上述代碼展示了如何使用OpenAI的API密鑰構建一個簡單的向量存儲索引，便于后續的數據查詢和處理。

使用非 OpenAI 的 LLM 構建索引

import os
os.environ["REPLICATE_API_TOKEN"] = "YOUR_REPLICATE_API_TOKEN"
from llama_index.core import Settings, VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.llms.replicate import Replicate
from transformers import AutoTokenizer

llama2_7b_chat = "meta/llama-2-7b-chat:8e6975e5ed6174911a6ff3d60540dfd4844201974602551e10e9e87ab143d81e"
Settings.llm = Replicate(
    model=llama2_7b_chat,
    temperature=0.01,
    additional_kwargs={"top_p": 1, "max_new_tokens": 300},
)
Settings.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf"
)
Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(
    model_name="BAAI/bge-small-en-v1.5"
)
documents = SimpleDirectoryReader("YOUR_DATA_DIRECTORY").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(
    documents,
)
query_engine = index.as_query_engine()
query_engine.query("YOUR_QUESTION")
index.storage_context.persist()

以上代碼演示了如何使用托管在Replicate上的Llama 2構建索引。

LlamaIndex的案例應用

基礎用法

5行代碼來高效地查詢指定文件內你所需的內容

第一步，下載數據：從指定網址下載Paul Graham的文本，并將其保存到數據文件夾中。
第二步，設置您的OpenAI API密鑰：將API密鑰設置為環境變量，以便代碼訪問。
第三步，加載數據并構建索引：

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

第四步，查詢您的數據：創建一個查詢引擎并詢問問題。

query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("作者在成長過程中做了什么？")
print(response)

第五步，使用日志查看查詢和事件：通過添加日志代碼，可以跟蹤查詢過程。

import logging
import sys

logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.DEBUG)
logging.getLogger().addHandler(logging.StreamHandler(stream=sys.stdout))

第六步，存儲您的索引：將索引持久化到磁盤以避免重復計算。

index.storage_context.persist()

進階用法

使用LlamaIndex構建和查詢本地文檔索引

LlamaIndex不僅適用于簡單的查詢，還支持復雜的本地索引構建和查詢，通過與ChatGPT接口結合，用戶可以設計出功能強大的RAG系統，實現對本地文檔的高效索引和查詢。

Advanced Usage

FAQ

問：LlamaIndex是什么？
- 答：LlamaIndex是一個為大語言模型（LLM）設計的數據框架，用于攝取、構建和訪問私有或特定領域的數據。
問：如何安裝LlamaIndex？
- 答：可以通過Pip命令進行安裝，例如pip install llama-index。
問：LlamaIndex的核心功能是什么？
- 答：LlamaIndex提供數據連接器、數據索引、自然語言查詢接口以及與生態系統的集成功能。
問：LlamaIndex支持哪些編程語言？
- 答：LlamaIndex支持Python和Typescript。
問：LlamaIndex與OpenAI接口如何結合使用？
- 答：通過提供OpenAI API密鑰，LlamaIndex可以構建基于OpenAI的向量存儲索引，實現高效的數據查詢。