LlamaIndex được giới thiệu là một khung điều phối hoặc khung dữ liệu giúp đơn giản hóa việc xây dựng các ứng dụng LLM. LlamaIndex cung cấp khả năng thực hiện tăng cường dữ liệu của dữ liệu riêng tư, cho phép nó được tích hợp vào LLM để tạo và lý luận kiến thức.
Nhờ vào sự phát triển thần tốc của AI trong quá trình phát triển ứng dụng, từ đó có thể nhận ra sự thay đổi về nhu cầu ngày càng tăng về khả năng tích hợp dữ liệu riêng tư với dữ liệu công khai. Những yếu tố trên đã và đang được sử dụng để đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Có một sự thách thức không hề đơn giản mà các nhà lập trình đối mặt chính là hầu hết dữ liệu riêng tư đều không có cấu trúc. Bên cạnh đó, chúng hiện lại lưu trữ riêng lẻ cũng như không ở định dạng mà LLM có thể dễ dàng truy cập.
Dựa vào bối cảnh kể trên, cũng là lúc các giải pháp như LlamaIndex phát huy tác dụng. Với những ứng dụng của mình, LlamaIndex hỗ trợ cung cấp khung điều phối để xây dựng ứng dụng LLM. Thông qua việc ứng dụng các công cụ tích hợp để nhập và truy vấn dữ liệu riêng tư, LlamaIndex có thể thực hiện các tác vụ nhanh chóng.
Trong bài đăng này, nội dung chủ yếu xoay quanh việc làm sao để LlamaIndex có thể được sử dụng làm khung để tích hợp dữ liệu và cách hoạt động của nó?
1/ LlamaIndex là gì?
Giới thiệu về LlamaIndex (Nguồn: Llama 2)
Trong phần đầu của bài viết có đề cập sợ bộ, LlamaIndex được giới thiệu là một khung điều phối hoặc khung dữ liệu giúp đơn giản hóa việc xây dựng các ứng dụng LLM. LlamaIndex cung cấp khả năng thực hiện tăng cường dữ liệu của dữ liệu riêng tư, cho phép nó được tích hợp vào LLM để tạo và lý luận kiến thức.
Các ứng dụng của doanh nghiệp phải có khả năng truy cập nhiều hơn thay vì chỉ là dữ liệu công khai mà LLM được đào tạo. Ngoài ra, nó cũng cần được cần kết hợp dữ liệu cấu trúc,dữ liệu loại phi cấu trúc hoặc dữ liệu bán cấu trúc từ tất cả các nguồn bên trong và bên ngoài.
Bài viết liên quan
Giới thiệu một số dịch vụ phát triển blockchain hiện nay
Blockchain là một trong những công nghệ được săn lùng nhiều nhất hiện nay. Rất nhiều khách hàng cá nhân và doanh nghiệp ở nhiều lĩnh vực đang tìm kiếm các d...
Chính sự tích hợp dữ liệu này mà LlamaIndex cung cấp đã đưa dữ liệu từ nhiều nguồn sau đó nhúng dữ liệu đó dưới dạng vectơ. Tiếp đến. lưu trữ dữ liệu mới được tự động vector hóa trong cơ sở dữ liệu vectơ. Cuối cùng, cho phép các chương trình sử dụng dữ liệu đó để thực hiện các tác vụ phức tạp mà không có độ trễ phản hồi nhỏ, chẳng hạn như tìm kiếm vectơ.
Các trường hợp Llamalndex được sử dụng:
- Tạo các giải pháp chatbot ngôn ngữ tự nhiên cho phép tương tác ngay lập tức với tài liệu sản phẩm của bạn để tự động tương tác với người tiêu dùng.
- Phát triển các hệ thống hỗ trợ kiến thức có khả năng thích ứng với các cây quyết định năng động để đáp ứng với thông tin liên tục phát triển.
- Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và sự tương tác của con người để tương tác với lượng lớn dữ liệu có tổ chức.
- Tăng cường dữ liệu có sẵn công khai bằng cách bao gồm các kho kiến thức riêng tư cung cấp sự tham gia có mục tiêu cho các ứng dụng cụ thể.
2/ Lợi ích của LlamaIndex là gì?
Lợi ích rõ nét mà LlamaIndex mang lại (Nguồn: Hacker Noon)
Đầu tiên, khi sử dụng LlamaIndex, người dùng có thể được hỗ trợ việc nhập dữ liệu một cách đơn giản hóa hơn nhờ vào kết nối các nguồn dữ liệu hiện có như API, PDF, SQL, NoSQL, và nhiều hơn nữa để sử dụng với các ứng dụng LLM.
Ưu điểm thứ hai chính là khả năng lưu trữ và lập chỉ mục dữ liệu riêng tư một cách nguyên bản của LlamaIndex. Chính tính năng này của LlamaIndex được ứng dụng để sử dụng trong các trường hợp thực tế khác nhau, với sự tích hợp riêng với cơ sở dữ liệu vectơ hoặc lưu trữ vectơ xuôi dòng.
Bài viết liên quan
Các công nghệ Big Data hàng đầu mà bạn cần biết
Tiếp nối những kiến thức về Big Data là gì, bài viết này sẽ tiết lộ một số công nghệ hàng đầu cho dữ liệu lớn mà các doanh nghiệp có thể sử dụng. L...
Điểm cộng cuối cùng khi nhắc đến lợi ích của LlamaIndex chính là giao diện truy vấn tích hợp. LlamaIndex hiện đang cung cấp khả năng trả về các phản hồi nâng cao kiến thức từ lời nhắc đầu vào trên dữ liệu của bạn.
3/ LlamaIndex hoạt động như thế nào?
Việc xây dựng các ứng dụng dựa trên LLM yêu cầu sử dụng các công cụ để quản lý vòng đời từ đầu đến cuối do khung LlamaIndex cung cấp. Xây dựng các ứng dụng dựa trên LLM là một vấn đề vì các ứng dụng này cần dữ liệu, thường từ nhiều nguồn và không tuân thủ nghiêm ngặt cấu trúc dữ liệu tiêu chuẩn. Cần có nhiều định dạng dữ liệu, một số có cấu trúc cao và một số không có cấu trúc.
Đây là lúc hộp công cụ nhập dữ liệu và lập chỉ mục của LlamaIndex trở nên hữu ích. Các ứng dụng thế hệ tăng cường truy xuất (Cloth) có thể truy cập dữ liệu và hỗ trợ LLM bằng cách sử dụng giao diện truy vấn LlamaIndex sau khi nó được nhập và lập chỉ mục.
Cách thức hoạt động của LlamaIndex (Nguồn: Medium)
- Nhập
Hàng trăm trình tải dữ liệu có sẵn trên LlamaIndex cho phép tích hợp các nguồn dữ liệu duy nhất với LLM. Nó liên kết các plugin phổ biến để tải dữ liệu từ tệp, tài liệu JSON, tệp CSV cơ bản và dữ liệu phi cấu trúc với các giải pháp dựng sẵn như Jira, Salesforce, Airtable và các giải pháp khác.
- Lập chỉ mục
Sau khi dữ liệu được nhập vào, nó phải được biểu diễn bằng toán học để LLM có thể truy vấn nó một cách dễ dàng. Một chỉ mục sử dụng LlamaIndex chỉ cung cấp khả năng biểu diễn dữ liệu theo một số chiều một cách toán học.
Bài viết liên quan
Tổng quan về Metaverse và những điều cần biết về vũ trụ ảo
Vào tháng 10/2021, cụm từ “Metaverse” đã trở thành từ khóa hot và được quan tâm sôi nổi. Khởi nguồn là từ sự kiện Mark Zuckerberg đổi tên công ty Facebook th...
- Truy vấn
Đây là lúc LlamaIndex và LLM bắt đầu bộc lộ tiềm năng thực sự của mình. Tìm kiếm LlamaIndex được thể hiện bằng ngôn ngữ phổ biến bằng cách sử dụng khái niệm được gọi là kỹ thuật nhanh chóng vì đây không phải là một bộ hướng dẫn phức tạp để hợp nhất hoặc kết hợp và khám phá dữ liệu. Sau khi dữ liệu của bạn đã được nhập và lập chỉ mục, cách tiếp cận dễ dàng nhất để xem cách người dùng tương tác với dữ liệu đó là coi truy vấn như một quá trình đặt truy vấn và nhận câu trả lời.
4/ Các chỉ mục trong LlamaIndex
- Danh sách chỉ mục:
Chỉ mục LlamaIndex này lý tưởng để lưu trữ những thứ có cấu trúc theo thời gian. Lợi ích là, mặc dù dữ liệu có thể được điều tra kỹ lưỡng nhưng thông tin trình tự mẫu thực hiện phần lớn công việc tối ưu hóa để tìm kiếm nó.
- Chỉ mục cây:
Chỉ mục cây của LlamaIndex cho phép truyền tải hiệu quả khối lượng dữ liệu khổng lồ để trích xuất các phân đoạn văn bản cụ thể tùy thuộc vào đường dẫn tìm kiếm.
- Chỉ mục lưu trữ vectơ:
Chỉ mục lưu trữ vectơ là cách triển khai trỏ được sử dụng thường xuyên nhất do tính linh hoạt của chúng trong việc biểu diễn dữ liệu, bao gồm các thành phần tìm kiếm tra cứu và tương tự.
- Chỉ mục từ khóa:
Lập chỉ mục từ khóa là một kỹ thuật thông thường hơn để ánh xạ thẻ siêu dữ liệu hoặc từ khóa tới các nút cụ thể có chứa các thuật ngữ đó. Việc ánh xạ này tạo ra một mạng lưới các liên kết dựa trên từ khóa vì một từ khóa có thể ánh xạ tới một số nút và một nút có thể ánh xạ tới nhiều từ khóa.
5/ Cách cài đặt LlamaIndex nhanh chóng và hiệu quả:
Hướng dẫn cài đặt LlamaIndex (Nguồn: gifthub)
Phương pháp cài đặt LlamaIndex rất dễ dàng. Cài đặt nó trực tiếp từ Pip hoặc từ nguồn là một tùy chọn.
1. Cài đặt qua Pip
- Thực hiện lệnh này: pip install llama-index
- Lưu ý: Đối với một số chương trình nhất định, bao gồm NLTK và HuggingFace, LlamaIndex có thể tải xuống và lưu các tệp cục bộ trong khi cài đặt. Sử dụng biến môi trường “LLAMA_INDEX_CACHE_DIR” để xác định vị trí cho các tệp này.
Bài viết liên quan
AI trong phát triển phần mềm: AI tác động đến việc phát triển phần mềm như thế nào?
Quá trình phát triển phần mềm thường bao gồm nhiều giai đoạn phức tạp. Để giảm thiểu chi phí và tiết kiệm thời gian cho nhà phát triển, AI đã được áp d...
2. Thiết lập trực tiếp từ nguồn:
- Git clone https://github.com/jerryjliu/llama_index.git để bắt đầu với dự án LlamaIndex trên GitHub.
- Sau khi nhân bản, mở thư mục dự án.
- Poetry là cần thiết để xử lý các gói phụ thuộc.
- Bây giờ hãy dùng Poetry để xây dựng thế giới ảo: poetry shell
- Cài đặt gói lõi cần thiết cuối cùng bằng cách sử dụng: poetry install
6/ Kết luận
Tóm lại, LlamaIndex là nơi tuyệt vời để bắt đầu nhập, lập chỉ mục và truy vấn. Vì lẽ đó nếu như bạn cần tìm công cụ để xây dựng một ứng dụng AI tổng quát đòi hỏi khả năng tận dụng dữ liệu riêng tư của bạn và kết hợp dữ liệu đó vào khả năng tương tác bạn có thể cân nhắc LlamaIndex. Ngoài ra, trên nền tảng của chúng tôi còn rất nhiều các bài viết liên quan mà bạn có thể khám phá nếu có nhu cầu.
Nếu bạn đang tìm kiếm một đơn vị cung dịch dịch vụ tư vấn và phát triển dự án, đừng ngần ngại liên hệ với BAP Software. Chúng tôi luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn.
