骆驼指数
LlamaIndex 是一个开源数据框架，可将大型语言模型连接到您的私有和外部数据。
概述
It specializes in retrieval-augmented generation (RAG), making it easy to ingest, index, and query documents so an LLM can answer questions grounded in your own knowledge.
深入探讨
LlamaIndex 由 Jerry Liu 创建，最初称为 GPT Index，于 2022 年底推出，专注于 LLM 申请的“数据”部分。由于模型的上下文窗口有限并且不了解您的私人文件，LlamaIndex 提供了弥补这一差距的管道：连接器（通过 LlamaHub）从 PDF、Notion、Slack、数据库和数百个来源加载数据；数据被分块为节点并嵌入到向量索引中；查询引擎检索最相关的块以在回答时为模型提供数据。它还支持更高级的结构，如摘要索引、知识图和多文档代理。该公司发布了 LlamaParse，这是一个用于复杂 PDF 和表格的强大文档解析器，以及用于托管摄取的 LlamaCloud。 LangChain 是一个广泛的编排工具包，而 LlamaIndex 针对数据搜索和检索进行了更大幅度的优化。
技术洞察
管道是摄取、索引、检索、合成。文档被分成节点，每个节点都转换为捕获语义含义的向量嵌入。在查询时，用户的问题被嵌入并与存储的向量进行比较，以找到最接近的匹配；这些块加上问题形成发送给法学硕士的提示。 LlamaIndex 还提供查询路由、重新排名和结构化索引，因此检索范围超越简单的相似性搜索。
战略影响
供应商策略
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
成本与预算
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
风险与安全
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
骆驼指数的未来
LlamaIndex 正在从 RAG 管道向代理、多步骤数据工作流程发展，其中 LLM 代理可以跨许多文档和工具规划查询。对 LlamaParse 和 LlamaCloud 的大量投资标志着对企业文档理解的关注，尤其是混乱的现实世界 PDF、表格和表单。随着上下文窗口的增长，预计会出现更智能的混合策略，将检索与长上下文推理相结合，而不是单独依赖其中任何一个。
现实世界的实施
一家律师事务所对数千份合同进行了索引，以便律师可以提出简单的英语问题并获得针对特定条款的答案。
一家公司将 LlamaIndex 连接到其内部 wiki 和 Slack，以便员工查询单个接地助理，而不是手动搜索。
财务团队使用 LlamaParse 从复杂的 PDF 报告中提取表格，然后通过法学硕士查询数字。
研究人员在科学论文上构建知识图谱索引，以追踪概念如何在许多文档中相互关联。
风险与防护栏
发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。
API 定价或政策转变可能会在一夜之间打破假设。
单一供应商依赖性增加了锁定和迁移成本。
实施路线图
使用您自己的任务和数据集评估提供商。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
维护跨模型或供应商的后备计划。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
不断探索
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常见问题
What is LlamaIndex?
LlamaIndex 是一个开源数据框架，可将大型语言模型连接到您的私有和外部数据。它专注于检索增强生成（RAG），可以轻松摄取、索引和查询文档，以便法学硕士可以根据您自己的知识回答问题。
LlamaIndex 的主要用途是什么？
LlamaIndex 是一个专门用于 RAG 的数据框架：摄取、索引和查询文档，以便法学硕士根据您的数据进行回答。
LlamaIndex 推出时最初叫什么？
它由 Jerry Liu 创建，于 2022 年底以 GPT 指数推出，之后更名为 LlamaIndex。
为什么需要检索而不是将所有内容粘贴到提示中？
上下文窗口是有限的，并且模型不知道您的私有文件，因此 RAG 仅检索要包含的最相关的块。
在 LlamaIndex 管道中，从文档的每个块创建什么来启用语义搜索？
每个节点/块都被转换为捕获其含义的向量嵌入，从而实现基于相似性的检索。
LlamaParse 是为了处理什么而构建的？
LlamaParse 是一个文档解析器，针对复杂的现实世界 PDF 和表格进行了调整，可在索引之前提高数据质量。