LlamaIndexは、論文の最初のセクションで、LLM（Large Language Model）のアプリケーション構築を容易にするオーケストレーションまたはデータアーキテクチャとして提示されました。Llamaindex githubは、データ拡張実装を提供することで、知識の生産と推論のために、私的データをLLMに統合することを容易にします。
私的データと公的データを統合できる能力がますます重要になっています。これは、主にAIのアプリケーション開発の急速な進歩によるものです。大規模言語モデル（LLM）は、上記のコンポーネントを使用してトレーニングされています。プログラマーには複雑な障壁があります。それは、大部分の私的データが構造化されていないということです。さらに、それらはまだLLMが簡単にアクセスできる形式ではありません。代わりに、それらは別々に保持されています。
前述の背景を考慮すると、LlamaIndexタイプの解決策が関連しています。 LlamaIndexは、アプリケーションを介したLLMアプリケーションの開発のためのオーケストレーションフレームワークの提供を容易にします。 LlamaIndexは、組み込みのテクノロジーを使用して、私的データの摂取と検索を行うことで、ジョブを迅速に完了することができます。
この記事での主要な議論のトピックは、LlamaIndexをデータ統合のフレームワークとしてどのように使用できるかです。
1/ LlamaIndexとは何ですか？
LlamaIndexとは何ですか？（出典：Llama 2）
LlamaIndexは、論文の最初のセクションで、LLM（Large Language Model）アプリケーションの構築を容易にするオーケストレーションまたはデータアーキテクチャとして提示されました。Llamaindex GitHubは、データ拡張実装を提供することで、プライベートデータをLLMに統合し、知識の生産と推論を目的としています。
LLMsが教えられる公開データだけでなく、企業アプリケーションがアクセスできる必要があるのは、公開データだけです。それは、整理された、非構造化、または半構造化のいずれかであるかにかかわらず、すべての内部および外部ソースからのデータを含む必要があります。
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Llamaindex GitHubは、この種のデータ統合を提供し、多くのソースからの入力を取り込み、ベクトル形式で埋め込みます。次に、新しくベクトル化されたデータをベクトルデータベースに自動的に保存します。最後に、そのデータを利用してベクトル検索などの複雑なタスクを迅速に実行するプログラムを有効にします。
LlamaIndexが適用される場合：
- 消費者を有機的に関与させ、製品資料とリアルタイムでやり取りできる自然言語チャットボットソリューションを提供します。
- 新しい情報に基づいて常に変化する意思決定ツリーに適応できる知識サポートシステムを開発します。
- 会話言語と対人コミュニケーションを使用して、大量の整理されたデータと関わります。
- 公開データを補完するために、アプリケーション固有の相互作用を持つプライベート知識プールを追加します。
2/ LlamaIndexの利点は何ですか？
LlamaIndexがもたらす明白な利点（出典：Hacker Noon）
LlamaIndexを使用する最初の利点は、顧客が現在のデータソース（API、PDF、SQL、およびNoSQLなど）を接続し、LLMとの使用に適用してデータ入力のサポートを簡素化できることです。
2番目の利点は、LlamaIndexがプライベートデータをネイティブでインデックス化および保存できることです。ベクトルデータベースとの固有の相互作用と、ベクトルデータを下流で保存できる能力により、LlamaIndexはさまざまな現実世界のアプリケーションで有用な特性を持っています。
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統合されたクエリインターフェースは、LlamaIndexの最後の利点を表しています。現在、Llamaindex githubは、データに関する入力プロンプトに知識を高める返信をすることができます。
3/ LlamaIndexはどのように機能しますか？
Llamaindex githubフレームワークのエンドツーエンドのライフサイクル管理機能は、LLMベースのアプリケーションを開発するために必要です。LLMベースのアプリケーションを開発するのは難しいです。なぜなら、それらはしばしば多くのソースからデータを必要とし、従来のデータ形式に厳密に従っていないからです。さまざまなデータ形式が必要であり、そのうちのいくつかは高度に組織化されており、他のものはそうではありません。
LlamaIndexが提供するインデックス作成およびデータインポートツールキットは、このような状況で役立ちます。データがインポートおよびインデックス化された後、回収強化生成（RAG）アプリケーションは、LlamaIndexクエリインターフェースを使用してLLMにアクセスし、サポートすることができます。
LlamaIndexの動作方法（出典：Medium）
4/ LlamaIndexのインデックス
- インデックスリスト：
このLlamaIndexインデックスは、時間を超えて構造化されたものを保存するのに理想的です。利点は、データが徹底的に調査されるかもしれませんが、サンプルシーケンス情報がその大部分を検索するための最適化作業を行うことです。
- ツリーインデックス：
LlamaIndexのツリーインデックスを使用すると、検索パスに応じて特定のテキストセグメントを抽出するために、巨大なデータ量を効率的に走査できます。
- ベクトルストアインデックス：
ベクトルストアインデックスは、データ表現の柔軟性により、ルックアップおよび類似性検索のコンポーネントを含むため、最も頻繁に使用される指示実装です。
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- キーワードインデックス：
これは、情報タグやキーワードをそれらの用語を含む特定のノードに接続する一般的な方法です。キーワードが複数のノードに接続でき、ノードが複数のキーワードに接続できるため、このリンクはキーワードベースのリンクのネットワークを形成します。
5/ LlamaIndexを迅速かつ効率的にインストールする方法：
LlamaIndexについて（出典：Zilliz）
LlamaIndexのインストール方法は簡単です。Pipからまたはソースから直接インストールすることができます。
Pipを使ってインストールする
次のコマンドを実行してください： pip install llama-index
注意：特定のプログラム、例えばNLTKやHuggingFaceなど、LlamaIndexがインストール中にローカルファイルをダウンロードして保存する場合があります。これらのファイルの場所を定義するために、環境変数「LLAMA_INDEX_CACHE_DIR」を使用してください。
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ソースから直接セットアップする：
- GitHub上のLlamaIndexプロジェクトを開始するために、次のコマンドを使ってください： Git clone https://github.com/jerryjliu/llama_index.git
- クローンした後、プロジェクトフォルダを開いてください。
- Poetryが必要なので、依存パッケージを処理するために使用してください。
- 今、仮想環境を構築するためにPoetryを使用してください： poetry shell
- 最後に必要なコアパッケージをインストールするために次のコマンドを使用してください： poetry install
6/ 結論
まとめると、LlamaIndexはデータのインポート、インデックス作成、クエリに優れた出発点です。そのため、あなたのプライベートデータを活用し、対話機能に組み込む必要がある汎用のAIアプリケーションを構築するツールを見つける必要がある場合は、LlamaIndexを考える価値があります。必要に応じて、当社のサイトで多くの関連記事を閲覧することもできます。
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