FRONTMATTER_28_# 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

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Struttura del progetto

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Caricamento e trattamento dei dati

Caricamento del documento

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Caricamento del documento personalizzato

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Text Spliting

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Trasformazione del testo

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Indice Creazione e gestione

Vector Index

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Knowledge Graph Index

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Hybrid Index

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Querying and Retrieval

Query di base

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Advanced Query Configuration

Streaming Responses

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Filtro e query dei metadati

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Multi-Modal Querying

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Caratteristiche avanzate

Custom Retrievers

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Custom Response Sintesi

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Custom Prompts

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Valutazione

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Integrazioni

Integrazioni Vector Store

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LLM Integrazioni

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Embedding Integration

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Integrazioni del motore di chat

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Distribuzione della produzione

Caching and Optimization

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API Deployment with FastAPI

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Docker Deployment

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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
• Si'. Utilizzare i rapporti genitori-figlio per una migliore conservazione del contesto

Strategie di recupero

• Hybrid Search: Combina vettore e ricerca parole chiave per ottenere risultati migliori
• Reranking: Applicare il riclassamento post-retrival per migliorare la pertinenza
• Metadata Filtering**: Utilizzare metadati per restringere lo spazio di ricerca
• Multi-Index Retrieval... Query indici multipli per risultati completi

Response Generation

• ** Modalità di risposta**: Scegli le modalità di risposta appropriate (compatta, affina, tree_summarize)
• Custom Prompts: Suggerimenti su misura per casi di utilizzo specifici
• Attribuzione della fonte: 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
• Batch Processing: Documenti di processo in lotti
• Async Operations: Utilizzare API asincroni per operazioni non bloccate
• Index Pruning: Regolarmente pulito e ottimizzare gli indici

Monitoraggio e valutazione

• Logging: Implementa logging completo
• 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

Poor Retrieval Quality

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

Alto livello

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

Questioni di memoria

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

Hallucinations

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

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*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. *