Rehber bağlantılı sınav · Orta Seviye

LlamaIndex Testi

LlamaIndex'in verileri nasıl ayrıştırıp indekslediğini, ilgili Düğümleri nasıl aldığını, yanıtları nasıl sentezlediğini ve alma kalitesini nasıl değerlendirdiğini keşfedin.

İlgili kılavuz yollarıLlamaindex
Soru 1 arasında 8

LlamaIndex öncelikle ne yapmak için tasarlanmıştır?

Her soruyu önizleyin8 sorular

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

  1. LlamaIndex öncelikle ne yapmak için tasarlanmıştır?
    • Almayla artırılmış nesil için Yüksek Lisans'ları verilerinize bağlayın
    • Yeni temel modellerini eğitin
    • Görüntü ve video oluşturun
    • Buluttaki GPU kümelerini yönetin
  2. LlamaIndex piyasaya sürüldüğünde orijinal adı neydi?
    • Veri Zinciri
    • GPT Dizini
    • Vektör Tabanı
    • LlamaHub
  3. Her şeyi bilgi istemine yapıştırmak yerine neden geri alma gerekli?
    • Yüksek Lisans'lar metin dosyalarını okuyamaz
    • Gömmelerin saklanması yasa dışıdır
    • Modellerin bağlam pencereleri sınırlıdır ve özel veriler hakkında bilgi yoktur
    • Alma, modellerin daha hızlı eğitilmesini sağlar
  4. Bir LlamaIndex işlem hattında anlamsal aramayı etkinleştirmek için bir belgenin her bir parçasından ne oluşturulur?
    • Sıkıştırılmış bir ZIP dosyası
    • Bir SQL tablosu satırı
    • Bir ekran görüntüsü
    • Bir vektör yerleştirme
  5. LlamaParse neyi işlemek için tasarlandı?
    • Karmaşık PDF'leri, tabloları ve belgeleri besleme için ayrıştırma
    • Kaynak kodunu sözdizimi ağaçlarına ayrıştırma
    • Sesi transkriptlere ayrıştırma
    • Ağ paketlerini ayrıştırma
  6. Where do LlamaIndex node postprocessors run in the documented query pipeline?
    • Before documents are parsed or indexed
    • After retrieval and before response synthesis
    • Only after a final answer is returned
    • Between model pretraining and tokenizer training
  7. What does LlamaIndex’s SubQuestionQueryEngine do with a complex multi-source question?
    • Converts every document into a single unsearchable string
    • Runs only a fixed keyword lookup with no query planning
    • Creates subquestions for relevant data sources and synthesizes the intermediate responses
    • Fine-tunes the language model on the documents
  8. In a LlamaIndex query pipeline, what is the response synthesizer responsible for?
    • Choosing the original PDF files before ingestion
    • Training the embedding model from scratch
    • Replacing the retriever’s index with a file system
    • Combining the query and retrieved Nodes to produce a response