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LlamaIndex

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LlamaIndexは、大規模言語モデルをユーザー自身のデータに接続するためのオープンソースのPythonフレームワークです。コネクタ、インデックス、リトリーバルインターフェースを提供し、リトリーバル拡張生成やエージェントアプリケーションに対応しており、LlamaParseという別のドキュメント解析プラットフォームを運営する同じ会社によって維持されています。

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LlamaIndexは、大規模言語モデルの上にアプリケーションを構築するためのオープンソースデータフレームワークです。その目的は特定の問題を解決することです:LLMは公開データで訓練されているため、プライベートまたは専有情報に接続するには、そのデータを取り込み、構造化し、取得するための別のレイヤーが必要です。LlamaIndexは、API、PDF、その他のドキュメント、SQLデータベースなどのソース用のデータコネクタを通じて、そのレイヤーを提供し、取り込まれたデータをインデックスやグラフに構造化する方法、関連するコンテキストをLLMプロンプトに供給するリトリーバルおよびクエリインターフェースを提供します。

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Pythonでの構築を開始する方法は2つあります。スターターパッケージであるllama-indexは、コアライブラリと統合の選択をバンドルして迅速なセットアップを実現します。カスタマイズビルドでは、llama-index-coreと特定の統合パッケージをインストールします。これらは300以上あり、異なるLLM、埋め込み、ベクターストアプロバイダーをカバーしています。高レベルAPIを使用すると、初心者でも数行のコードでデータを取り込み、クエリできます。一方、低レベルAPIは、データコネクタ、インデックス、リトリーバ、クエリエンジン、再ランキングモジュールを公開し、高度なカスタマイズを可能にします。LlamaIndexは、LangChain、Flask、Dockerなどの外部フレームワークとも統合でき、すべてを単独で実行する必要はありません。

LlamaIndexの背後にある会社は、2023年のフレームワークのローンチ以来、主な焦点を移しました。現在の主な製品は、エージェントドキュメント解析、OCR、構造化抽出のための別のエンタープライズプラットフォームであるLlamaParseであり、無料の軽量パーサーであるLiteParseや、解析および抽出の品質に関するオープンベンチマーク(ParseBenchおよびExtractBench)も提供しています。LlamaParseは、LlamaIndexフレームワークと一緒に使用することも、単独で使用することもできます。オープンソースフレームワーク自体は、リトリーバルおよびエージェントアプリケーションを構築する開発者のためのツールキットとして利用可能で維持されています。

リポジトリはMITライセンスの下でリリースされており、52,000以上のGitHubスターと8,000以上のフォークを集めており、LLMを外部データに接続するための広く使用されているオープンソースツールの1つとなっています。

  • カテゴリー機械学習とデータサイエンス
  • 料金モデルオープンソース
  • デプロイクラウド
  • プラットフォームWeb

  • API、PDF、その他のドキュメント、SQLデータベースを取り込むためのデータコネクタ

  • LLM使用のために取り込まれたデータを整理するためのインデックスおよびグラフ構造

  • 関連するコンテキストをLLMプロンプトに供給するリトリーバルおよびクエリインターフェース

  • 数行のコードで基本的な取り込みおよびクエリパイプラインを実現する高レベルAPI

  • データコネクタ、インデックス、リトリーバ、クエリエンジン、再ランキングモジュールをカスタマイズするための低レベルAPI

  • 異なるLLM、埋め込み、ベクターストアプロバイダー向けの300以上の統合パッケージ

  • LangChain、Flask、Dockerなどの外部フレームワークとの相互運用性

  • エージェントドキュメント解析および抽出プラットフォームであるLlamaParseとのオプションのペアリング

  • MITライセンス、52,000以上のGitHubスターと8,000以上のフォーク

  1. インストール:スターターバンドル用にpip install llama-indexを実行するか、カスタムセットアップ用にllama-index-coreと選択した統合をインストールします。

  2. データを接続:データコネクタを使用してドキュメント、API、またはデータベースをロードします。

  3. インデックスを構築:取り込まれたデータをインデックスまたはグラフに構造化します。

  4. クエリを実行:リトリーバルインターフェースを通じてプロンプトを送信し、そのデータに基づいた回答を得ます。

  • リトリーバル拡張生成
  • カスタムデータパイプライン
  • エージェントアプリケーション
  • ドキュメント解析および抽出

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