駱駝指數
LlamaIndex 是一個開源資料框架，可將大型語言模型連接到您的私有和外部資料。
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.
深入探討
LlamaIndex 由 Jerry Liu 創建，最初稱為 GPT Index，於 2022 年底推出，專注於 LLM 申請的「數據」部分。由於模型的上下文視窗有限且不了解您的私人文件，LlamaIndex 提供了彌補這一差距的管道：連接器（透過 LlamaHub）從 PDF、Notion、Slack、資料庫和數百個來源加載資料；資料被分塊為節點並嵌入到向量索引中；查詢引擎檢索最相關的區塊以在回答時為模型提供資料。它還支援更高級的結構，如摘要索引、知識圖和多文檔代理。該公司發布了 LlamaParse，這是一個用於複雜 PDF 和表格的強大文件解析器，以及用於託管攝取的 LlamaCloud。 LangChain 是一個廣泛的編排工具包，而 LlamaIndex 針對資料搜尋和檢索進行了更大幅度的最佳化。
技術洞察
管道是攝取、索引、檢索、合成。文件被分成節點，每個節點轉換為捕獲語義意義的向量嵌入。在查詢時，使用者的問題被嵌入並與儲存的向量進行比較，以找到最接近的匹配；這些區塊加上問題形成發送給法學碩士的提示。 LlamaIndex 還提供查詢路由、重新排名和結構化索引，因此檢索範圍超越簡單的相似性搜尋。
戰略影響
供應商策略
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。
成本與預算
商業條款和部署選項會影響長期成本和風險。
風險與安全
公司激勵措施塑造了產品預設、安全態勢和開放性。
駱駝指數的未來
LlamaIndex 正在從 RAG 管道向代理、多步驟資料工作流程發展，其中 LLM 代理可以跨許多文件和工具規劃查詢。對 LlamaParse 和 LlamaCloud 的大量投資標誌著對企業文件理解的關注，尤其是混亂的現實世界 PDF、表格和表單。隨著上下文視窗的增長，預計會出現更聰明的混合策略，將檢索與長上下文推理相結合，而不是單獨依賴其中任何一個。
現實世界的實施
一家律師事務所對數千份合約進行了索引，以便律師可以提出簡單的英語問題並獲得針對特定條款的答案。
一家公司將 LlamaIndex 連接到其內部 wiki 和 Slack，以便員工查詢單一接地助理，而不是手動搜尋。
財務團隊使用 LlamaParse 從複雜的 PDF 報告中提取表格，然後透過法學碩士查詢數字。
研究人員在科學論文上建立知識圖譜索引，以追蹤概念如何在許多文件中相互關聯。
風險與防護欄
發佈公告可能會超過實際生產工作流程的穩定性。
API 定價或政策轉變可能會在一夜之間打破假設。
單一供應商依賴性增加了鎖定和遷移成本。
實施路線圖
使用您自己的任務和資料集評估提供者。
在整合之前查看隱私、安全和法律條款。
維護跨模型或供應商的後備計劃。
監控發行說明，以便路線圖的變更不會讓團隊感到意外。
不斷探索
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常見問題
What is LlamaIndex?
LlamaIndex 是一個開源資料框架，可將大型語言模型連接到您的私有和外部資料。它專注於檢索增強生成（RAG），可以輕鬆攝取、索引和查詢文檔，以便法學碩士可以根據您自己的知識回答問題。
LlamaIndex 的主要用途是什麼？
LlamaIndex 是一個專門用於 RAG 的資料框架：攝取、索引和查詢文檔，以便法學碩士根據您的資料進行回答。
LlamaIndex 推出時原本叫什麼名字？
它由 Jerry Liu 創建，於 2022 年底以 GPT 指數推出，之後更名為 LlamaIndex。
為什麼需要檢索而不是將所有內容貼到提示中？
上下文視窗是有限的，模型不知道您的私有文件，因此 RAG 僅檢索要包含的最相關的區塊。
在 LlamaIndex 管道中，從文件的每個區塊創建什麼來啟用語義搜尋？
每個節點/區塊都被轉換為捕獲其含義的向量嵌入，從而實現基於相似性的檢索。
LlamaParse 是為了處理什麼而建構的？
LlamaParse 是一個文件解析器，針對複雜的現實世界 PDF 和表格進行了調整，可在索引之前提高資料品質。