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Foglio di Cheat Quadro LlamaIndex

Panoramica

LlamaIndex è un potente framework di dati progettato per collegare grandi modelli linguistici (LLM) con fonti di dati esterne, consentendo la creazione di sofisticate applicazioni di generazione aumentata (RAG). Sviluppato per affrontare la sfida dei tagli di conoscenza limitati di LLMs, LlamaIndex fornisce un toolkit completo per l'ingestione, la strutturazione e l'accesso ai dati privati o specifici di dominio che altrimenti sarebbero inaccessibili ai modelli di fondazione.

Ciò che distingue LlamaIndex è il suo focus sulla connettività dei dati e sulla gestione delle conoscenze. Il framework eccelle nella trasformazione di dati grezzi da fonti diverse in conoscenze strutturate e queryable che LLMs può sfruttare efficacemente. Con la sua architettura modulare, LlamaIndex offre agli sviluppatori la flessibilità di personalizzare ogni componente della pipeline RAG, fornendo predefinizioni ragionevoli per una rapida implementazione.

LlamaIndex è emersa come la soluzione ideale per la costruzione di applicazioni ad alta intensità di conoscenza, dai sistemi di risposta alle domande e dai chatbot per documentare strumenti di sintesi e motori di ricerca semantici. Il suo ricco ecosistema di integrazioni con database vettoriali, modelli embedding e fornitori LLM lo rende adattabile a una vasta gamma di casi di utilizzo e ambienti di distribuzione.

Installazione e configurazione

Installazione di base

Traduzione:

Configurazione dell'ambiente

Traduzione:

Struttura del progetto

Traduzione:

Caricamento e trattamento dei dati

Caricamento documenti

Traduzione:

Carico del documento personalizzato

Traduzione:

Spalato di testo

Traduzione:

Trasformazione del testo

Traduzione:

Creazione e gestione dell'indice

Indice vettoriale

Traduzione:

Indice di sintesi

Traduzione:

Indice del grafico della conoscenza

Traduzione:

Indice ibrido

Traduzione:

Querying and Retrieval

Query di base

Traduzione:

Configurazione avanzata delle query

Risposte in streaming

Traduzione:

Filtro e query dei metadati

Traduzione:

Accodamento multi-modulato

Traduzione:

Caratteristiche avanzate

Retriever personalizzati

Traduzione:

Sintesi della risposta personalizzata

Traduzione:

Prompt personalizzati

Traduzione:

Valutazione

Traduzione:

Integrazioni

Integrazioni Vector Store

Traduzione:

LLM Integrazioni

Traduzione:

Integrazioni di incorporazione

Traduzione:

Integrazioni del motore di chat

Traduzione:

Distribuzione della produzione

Caching e Ottimizzazione

Traduzione:

Distribuzione API con FastAPI

Traduzione:

Docker Deployment

Traduzione: Traduzione:

Migliori Pratiche e Modelli

Elaborazione dei documenti

  • Ottimizzazione delle dimensioni ridotte: Regolare la dimensione del pezzo in base al tipo di contenuto e ai modelli di query
  • Metadata Enrichment: Aggiungere ricchi metadati ai documenti per migliorare il filtraggio e il recupero
  • Preprocessing: Pulire e normalizzare il testo prima dell'indicizzazione
  • Traduzione: Utilizzare i rapporti genitori-figlio per una migliore conservazione del contesto

Strategie di recupero

  • Hybrid Search: Combina vettori e ricerca parole chiave per ottenere risultati migliori
  • Reranking: Applicare il riacquisto post-retrival per migliorare la pertinenza
  • Metadata Filtering: Utilizzare metadati per restringere lo spazio di ricerca
  • Traduzione: Query indici multipli per risultati completi

Generazione di risposta

  • ** Modalità di risposta**: Scegli le modalità di risposta appropriate (compatta, affina, tree_summarize)
  • Custom Prompts: Suggerimenti su misura per casi di utilizzo specifici
  • Fonte Attribuzione: Includere le informazioni di origine nelle risposte
  • ♪Streaming ♪ Utilizzare lo streaming per una migliore esperienza utente con risposte lunghe

Ottimizzazione delle prestazioni

  • Caching: Caching di implementazione per embeddings e risposte LLM
  • ** Elaborazione batch**: Documenti di processo in lotti

  • Async Operations # Utilizzare API asincroni per operazioni non bloccate

  • Index Pruning: Regolarmente pulire e ottimizzare gli indici

Monitoraggio e valutazione

  • Logging: Attuazione di registrazione completa
  • Metriche di valutazione: Tracciare rilevanza, fedeltà e correttezza
  • User Feedback: Raccogliere e incorporare feedback utente
  • A/B Testing: Confronta diverse configurazioni

Risoluzione dei problemi

Questioni comuni

Scarsa qualità di recupero

  • ****: Inappropriato dimensione del pezzo, scarsa incorporazione, o contesto insufficiente
  • Soluzione: Regolare la dimensione del pezzo, provare diversi modelli di incorporazione, o implementare reranking

Alto livello

  • **: Indici grandi, query complesse, o recupero inefficiente
  • Solution: Caching di implementazione, ottimizzare la dimensione del pezzo, o utilizzare negozi vettoriali più efficienti

Problemi di memoria

  • ***: Caricare troppi documenti o incorporare in memoria
  • Solution: Utilizzare negozi vettoriali basati su disco, elaborare documenti in batch, o implementare lo streaming

Allucinazioni

  • **: contesto insufficiente, scarso recupero o limitazioni LLM
  • Soluzione: Migliorare la qualità del recupero, regolare i prompt o implementare il controllo dei fatti

*Questo foglio completo LlamaIndex cheat fornisce tutto il necessario per costruire applicazioni RAG sofisticate. Dalla configurazione di base ai modelli avanzati di distribuzione della produzione, utilizzare questi esempi e le migliori pratiche per creare applicazioni AI potenti e ad alta intensità di conoscenza con il framework flessibile di LlamaIndex. *