LlamaIndex는 논문의 첫 번째 부분에서 LLM 애플리케이션 구축을 더 쉽게 만드는 오케스트레이션 또는 데이터 아키텍처로 소개되었습니다. LlamaIndex GitHub는 데이터 증강 구현을 제공하여 지식 생산과 추론을 위해 비공개 데이터를 LLM에 통합하는 것을 용이하게 합니다.
비공개 데이터와 공개 데이터를 통합할 수 있는 요구 사항은 점점 더 중요해지고 있으며, 이는 주로 AI의 애플리케이션 개발의 빠른 발전 때문입니다. 대형 언어 모델(LLM)은 앞서 언급한 구성 요소를 사용하여 학습되었습니다. 프로그래머들은 대부분의 비공개 데이터가 비구조화되어 있다는 복잡한 장벽에 직면해 있습니다. 더욱이, 이러한 데이터는 LLM이 쉽게 접근할 수 있는 형식이 아니며, 별도로 저장되어 있습니다.
위에서 언급한 배경을 고려할 때, LlamaIndex 유형의 솔루션이 관련성이 있습니다. LlamaIndex는 LLM 앱 개발을 위한 오케스트레이션 프레임워크 제공을 용이하게 합니다. LlamaIndex는 비공개 데이터를 수집하고 검색하기 위한 내장 기술을 사용하여 작업을 빠르게 완료할 수 있습니다.
이 기사에서 주요 논의 주제는 LlamaIndex가 데이터 통합을 위한 프레임워크로 어떻게 사용될 수 있는지입니다.
1/ LlamaIndex란 무엇인가?
LlamaIndex란 무엇인가? (출처: Llama 2)
LlamaIndex는 논문의 첫 번째 부분에서 LLM 애플리케이션 구축을 더 쉽게 만드는 오케스트레이션 또는 데이터 아키텍처로 소개되었습니다. LlamaIndex GitHub는 데이터 증강 구현을 제공하여 지식 생산과 추론을 위해 비공개 데이터를 LLM에 통합하는 것을 용이하게 합니다.
기업 애플리케이션이 접근할 수 있는 데이터는 LLM이 학습하는 공개 데이터에만 국한되지 않습니다. 조직화되었든, 비구조화되었든, 반구조화되었든 모든 내부 및 외부 출처의 데이터를 포함해야 합니다.
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LlamaIndex GitHub는 여러 소스에서 입력을 받아 이를 벡터 형식으로 임베딩하는 방식으로 이러한 데이터 통합을 제공합니다. 다음으로, 새로 벡터화된 데이터를 자동으로 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 궁극적으로, 프로그램이 그 데이터를 사용하여 빠른 반응 시간으로 벡터 검색과 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있게 합니다.
LlamaIndex가 적용되는 상황:
- 소비자와 자연스럽게 소통하기 위해, 제품 자료와 실시간으로 상호작용할 수 있는 자연어 챗봇 솔루션을 제공합니다.
- 새로운 정보에 따라 항상 변화하는 의사 결정 트리에 적응할 수 있는 지식 지원 시스템을 개발합니다.
- 대화형 언어와 대인 커뮤니케이션을 사용하여 방대한 양의 조직화된 데이터를 처리합니다.
- 공개 데이터를 보완하기 위해 애플리케이션 특화 상호작용을 통해 비공개 지식 풀을 추가합니다.
2/ LlamaIndex의 이점은 무엇인가요?
LlamaIndex가 제공하는 명확한 이점들 (출처: Hacker Noon)
LlamaIndex를 사용하는 첫 번째 이점은 고객이 현재의 데이터 소스(APIs, PDFs, SQL, NoSQL 등)를 LLM과 연결하여 간편한 데이터 입력 지원을 받을 수 있다는 점입니다.
두 번째 이점은 LlamaIndex가 비공개 데이터를 네이티브 방식으로 인덱싱하고 저장할 수 있다는 점입니다. 벡터 데이터베이스와의 고유한 상호작용과 벡터 데이터를 다운스트림에 저장할 수 있는 능력 덕분에 LlamaIndex는 다양한 실제 응용 프로그램에서 유용한 특성을 가지고 있습니다.
통합된 쿼리 인터페이스는 LlamaIndex의 마지막 장점입니다. 현재 LlamaIndex GitHub는 데이터에 대한 입력 프롬프트에 지식 향상 응답으로 대응할 수 있습니다.
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3/ LlamaIndex는 어떻게 작동하나요?
LlamaIndex GitHub 프레임워크의 끝에서 끝까지의 생명 주기 관리 기능은 LLM 기반 애플리케이션을 개발하는 데 필수적입니다. LLM 기반 애플리케이션을 개발하는 것은 많은 소스로부터 데이터를 필요로 하고, 일반적인 데이터 형식을 따르지 않기 때문에 어렵습니다. 다양한 데이터 형식이 필요하며, 일부는 고도로 조직화되어 있고, 일부는 그렇지 않습니다.
LlamaIndex가 제공하는 인덱싱 및 데이터 가져오기 툴킷은 이러한 상황에서 유용합니다. 데이터가 가져와지고 인덱싱된 후에는 RAG(리트리벌 향상 생성) 앱이 LlamaIndex 쿼리 인터페이스를 사용하여 LLM에 접근하고 지원할 수 있습니다.
LlamaIndex의 작동 방식 (출처: Medium)
- Import
고유한 데이터 소스를 LLM과 통합하는 것은 LlamaIndex에서 접근할 수 있는 수백 가지의 데이터 로더 덕분에 가능합니다. 이는 Jira, Salesforce, Airtable 등과 같은 사전 구축된 솔루션을 파일, JSON 문서, 간단한 CSV 파일 및 비구조화 데이터에서 데이터를 로드하기 위한 잘 알려진 플러그인과 결합합니다.
- Indexing
LLM이 데이터를 쉽게 쿼리하기 위해서는 입력된 데이터가 수학적으로 표현되어야 합니다. LlamaIndex GitHub의 인덱스는 특정 차원에 따라 데이터의 수학적 표현을 허용합니다.
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- Query
이 단계에서 LLM과 LlamaIndex는 그들의 잠재력을 최대한 발휘하기 시작합니다. LlamaIndex 검색은 데이터를 병합, 결합 및 조사하기 위한 복잡한 명령 모음이 아니며, 즉석에서 접근 방식을 활용하여 평이한 영어로 제시됩니다.
데이터가 수집되고 인덱싱된 후 사람들이 데이터와 상호 작용하는 가장 간단한 방법은 질의(쿼리)를 질문하고 응답을 받는 절차로 간주하는 것입니다.
4/ LlamaIndex의 인덱스
- Index list:
이 LlamaIndex 인덱스는 구조화된 데이터를 시간에 걸쳐 저장하는 데 이상적입니다. 이점은 데이터가 철저히 조사될 수 있지만, 샘플 순서 정보가 검색을 위한 최적화 작업의 대부분을 수행한다는 것입니다.
- Tree index:
LlamaIndex의 트리 인덱스는 검색 경로에 따라 특정 텍스트 세그먼트를 추출하기 위해 방대한 양의 데이터를 효율적으로 탐색할 수 있게 합니다.
- Vector store index:
벡터 스토어 인덱스는 데이터 표현의 다양성 때문에 가장 자주 사용되는 포인팅 구현입니다. 이는 조회 및 유사성 검색 구성 요소를 포함합니다.
- Keyword index:
이 인덱스는 특정 노드에 해당 용어를 포함하는 정보 태그 또는 키워드를 연결하는 더 일반적인 방법입니다. 키워드는 여러 노드에 연결될 수 있고, 노드는 여러 키워드에 연결될 수 있기 때문에, 이러한 연결은 키워드 기반 링크의 네트워크를 만듭니다.
5/ LlamaIndex를 빠르고 효율적으로 설치하는 방법:
About LlamaIndex (출처: Zilliz)
The LlamaIndex 설치 방법은 간단합니다. Pip 또는 소스로 직접 설치할 수 있습니다.
Pip를 통한 설치
다음 명령어를 실행하십시오: pip install llama-index
참고: NLTK 및 HuggingFace를 포함한 특정 프로그램의 경우, LlamaIndex가 설치 중에 로컬 파일을 다운로드하고 저장할 수 있습니다. 이 경우, 환경 변수 “LLAMA_INDEX_CACHE_DIR”을 사용하여 이 파일들의 위치를 정의하십시오.
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소스에서 직접 설정
- GitHub에서 LlamaIndex 프로젝트를 시작하려면 다음을 실행하십시오: git clone https://github.com/jerryjliu/llama_index.git
- 복제한 후에 프로젝트 폴더를 엽니다.
- 종속 패키지를 처리하기 위해 Poetry가 필요합니다.
- 이제 가상 환경을 만들기 위해 Poetry를 사용합니다: poetry shell
- 마지막으로 필요한 핵심 패키지를 설치하기 위해 다음을 사용합니다: poetry install
6/ 결론
요약하면, LlamaIndex는 데이터를 가져오고 인덱싱하고 쿼리하는 우수한 시작점입니다. 따라서, 일반적인 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 도구를 찾아야 할 경우, LlamaIndex는 개인 데이터를 활용하고 상호 작용 기능으로 포함해야 하는 제품을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 필요한 경우, 저희 사이트에서 다양한 관련 기사를 찾아볼 수도 있습니다.
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