LlamaIndex 프레임 워크 열 시트
제품정보
LlamaIndex는 외부 데이터 소스를 사용하여 대형 언어 모델 (LLMs)을 연결하도록 설계된 강력한 데이터 프레임 워크입니다. 정교한 Retrieval-augmented Generation (RAG) 응용 프로그램을 만들 수 있습니다. LLMs의 제한된 지식 차단의 도전을 해결하기 위해 개발, LlamaIndex는 소화, 파괴 및 다른 기반 모델에 액세스 할 수있는 개인 또는 도메인 별 데이터를 액세스하는 종합 툴킷을 제공합니다.
LlamaIndex apart는 데이터 연결 및 지식 관리에 중점을 둡니다. 다양한 소스에서 원료 데이터를 구조화하여 LLM을 효과적으로 활용할 수 있는 쿼리 가능한 지식으로 변환합니다. LlamaIndex는 모듈형 아키텍처로, LlamaIndex는 개발자가 RAG 파이프라인의 각 구성 요소를 사용자 정의할 수 있는 유연성을 제공합니다.
LlamaIndex는 질문 안함 체계 및 chatbots에서 문서 요약 공구 및 semantic 수색 엔진에 지식 집중적인 신청을 위한 go-to 해결책으로 출현했습니다. 벡터 데이터베이스와 통합의 풍부한 생태계, embedding 모델, 그리고 LLM 공급자는 다양한 사용 사례 및 배포 환경에 적응할 수 있습니다.
설치 및 설치
기본 설치
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환경 설정
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프로젝트 구조
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Data 로딩 및 처리
문서 로딩
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주문 문서 로딩
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텍스트 분할
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텍스트 변환
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인덱스 생성 및 관리
벡터 인덱스
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회사연혁
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지식 그래프 인덱스
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Hybrid 지수
ο 회원 관리
검색 및 검색
기본 쿼리
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고급 쿼리 구성
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스트리밍 응답
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필터링 및 Metadata 쿼리
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멀티 모드 쿼리
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고급 기능
회사 소개
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주문 응답 Synthesis
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주문 Prompts
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연구분야
오프화이트
통합
Vector Store 통합
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사이트맵 통합
오프화이트
Embedding 통합
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채팅 엔진 통합
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생산 Deployment
캐싱 및 최적화
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FastAPI와 API 배포
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Docker 배포
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모범 사례 및 패턴
문서 처리
- Chunk 크기 최적화 : 콘텐츠 유형 및 쿼리 패턴에 따라 펑크 크기를 조정
- Metadata Enrichment : 더 나은 필터링 및 retrieval에 대한 문서에 풍부한 메타 데이터를 추가
- Preprocessing: 색인하기 전에 깨끗하고 정상적인 텍스트
- Hierarchical Chunking : 더 나은 컨텍스트 보정에 대한 부모의 관계 사용
Retrieval 전략
- Hybrid Search: 더 나은 결과를 위한 벡터 및 키워드 검색
- Reranking: relevance를 개량하기 위하여 포스트 reranking 적용
- ** Metadata 필터링 **: metadata를 사용하여 좁은 검색 공간
- Multi-Index Retrieval : 포괄적인 결과를 위한 다수 지수
응답 발생
- Response 모드 : 적절한 응답 모드 선택 (컴팩트, 정제, 트리_summarize)
- ** 사용자 정의 Prompts**: 특정 사용 사례에 대한 맞춤형
- Source Attribution: 응답에 대한 소스 정보 포함
- ** 스트리밍 **: 긴 응답으로 더 나은 사용자 경험을 위해 스트리밍을 사용
성능 최적화
- Caching: embeddings 및 LLM 응답을 위한 캐싱 구현
- ** 일괄 처리 **: 일괄 처리에서 프로세스 문서
- ** 동기화 작업**: 비 차단 작업에 대한 async APIs 사용
- Index Pruning: 정기적으로 깨끗하고 인덱스 최적화
모니터링 및 평가
- Logging: 종합 로깅 구현
- Evaluation Metrics: relevance, faithfulness 및 정정을 추적
- User Feedback: 사용자 피드백 수집 및 통합
- A/B 테스트: 다른 구성 비교
문제 해결
일반적인 문제
Poor Retrieval 품질
- ** 원인 **: 부적절한 펑크 크기, 가난한 embedding, 또는 부족한 상황에
- Solution: 펑크 크기 조정, 다른 embedding 모델을 시도, 또는 reranking 구현
높은 지연
- ** 원인 **: 큰 지수, 복잡한 쿼리, 또는 효율적인 검색
- Solution: 캐싱을 구현, 펑크 크기를 최적화, 또는 더 효율적인 벡터 상점을 사용
메모리 문제
- ** 원인 ** : 너무 많은 서류를로드하거나 메모리로 embedding
- Solution: 디스크 기반 벡터 저장, 일괄 처리 문서, 또는 스트리밍 구현
학회소개
- ** 원인 **: 충분한 맥락, 빈혈, 또는 LLM 제한
- Solution: retrieval 질을 개량하고, 신속한 조정하거나, 사실 검사를 실행하십시오
이 포괄적 인 LlamaIndex 속임수 시트는 정교한 RAG 응용 프로그램을 구축하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 기본 설정에서 고급 생산 배치 패턴에 이르기까지 이러한 예제와 최고의 관행을 사용하여 LlamaIndex의 유연한 프레임 워크와 강력한 지식 집중 AI 응용 프로그램을 만들 수 있습니다. 필수