LlamaIndex: Verknüpfen Sie Ihre Daten und LLMs für intelligentere Apps

1.  Was ist LlamaIndex?

LlamaIndex ist ein außergewöhnliches Daten-Framework, das die Lücke zwischen Ihren benutzerdefinierten Daten und großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4 schließt. Es dient als vielseitiges Werkzeug, das Ihre Daten zugänglicher und nutzbarer macht und den Weg für die Erstellung leistungsstarker benutzerdefinierter LLM-Anwendungen und Arbeitsabläufe ebnet.

Ursprünglich als GPT Index bekannt, hat sich LlamaIndex zu einem unverzichtbaren Framework für Entwickler entwickelt. Es unterstützt verschiedene Phasen der Arbeit mit Daten und großen Sprachmodellen, einschließlich der Datenaufnahme ('ingestion'), Strukturierung ('structuring'), Abruf ('retrieval') und Integration ('integration') mit verschiedenen Anwendungs-Frameworks.

Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten an einem Projekt, das die Verwendung eines großen Sprachmodells erfordert. Sie haben eine große Menge an Daten, die in verschiedenen Formaten gespeichert sind - APIs, Datenbanken (SQL, NoSQL, Vektor), PDFs usw. Sie benötigen eine Möglichkeit, diese Daten für das Sprachmodell verständlich und nutzbar zu machen. Hier kommt LlamaIndex ins Spiel. Es fungiert als Brücke und macht Ihre Daten für diese intelligenten Systeme zugänglicher und nutzbarer.

2. Die Visionäre hinter LlamaIndex

LlamaIndex wurde von Jerry Liu, einem Machine Learning Engineer, und Simon Suo, einem AI-Technologen, gegründet, die sich zusammenschlossen, um die Herausforderungen zu bewältigen, denen große Sprachmodelle (LLMs) bei der Verarbeitung und Nutzung neuer Informationen gegenüberstehen.

Das Projekt wurde ins Leben gerufen, um spezifische Hürden zu überwinden:

• Nicht genügend Schlussfolgerungen: Das Schlussfolgern für LLMs ist die Fähigkeit, Ausgaben zu erzeugen, die mit menschlichen Werten, ethischen Überlegungen und logischem Denken übereinstimmen. Sie sind darin gut für gängige Aufgaben wie Zusammenfassungen, Planungen und mehr, aber sie haben kein Bewusstsein für private Daten und können nur mit dem Wissen argumentieren, das sie während ihrer Trainingsphase erhalten.
  
  
• Erkundung von Best Practices: Zu dieser Zeit gab es nur begrenztes Wissen über die besten Praktiken für die effektive Integration persönlicher Daten in LLMs.
  
  
• Modellbeschränkungen: LLMs standen vor Einschränkungen wie begrenzten Kontextfenstern und hohen Kosten, die mit dem Feintuning verbunden sind.

Seit seiner Gründung ist das LlamaIndex-Team erheblich gewachsen und umfasst jetzt über 450 Mitwirkende an ihrer Open-Source-Bibliothek. Diese Expansion unterstreicht das Engagement der Gemeinschaft, die Fähigkeiten von LLMs weiterzuentwickeln und sie für eine breite Palette von Anwendungen anpassungsfähiger und leistungsfähiger zu machen.

3. Lizenzierung

LlamaIndex ist unter der MIT-Lizenz lizenziert, was bedeutet, dass es frei für die Nutzung in jedem Projekt, einschließlich kommerzieller Projekte, verfügbar ist. Die einzige Voraussetzung ist, dass die Lizenz in der Projektdokumentation enthalten sein muss. Diese offene Lizenzierung stellt sicher, dass Entwickler das volle Potenzial von LlamaIndex ohne Einschränkungen nutzen können, wodurch Innovationen gefördert und eine breitere Akzeptanz in verschiedenen Anwendungen ermöglicht werden.

4. Kernkonzepte und Komponenten von LlamaIndex

LlamaIndex bietet verschiedene Komponenten und Konzepte, die seine Funktionalität erweitern:

4.2. Query Engine

Die Abfrage-Engine ist eine vielseitige Schnittstelle zum Stellen von Fragen zu Ihren Daten. Sie akzeptiert Abfragen in natürlicher Sprache und liefert umfassende Antworten zurück, was sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Extraktion von Informationen aus Ihren Daten macht.

4.3. Chat Engine

Die Chat-Engine bietet eine hochrangige Schnittstelle für interaktive Gespräche mit Ihren Daten. Sie baut auf der Abfrage-Engine auf, indem sie den Verlauf der Konversation beibehält, sodass sie Fragen unter Berücksichtigung des Kontexts früherer Interaktionen beantworten kann. Diese Fähigkeit verbessert die Tiefe und Relevanz der Antworten und ermöglicht bedeutungsvollere und kohärentere Austausche.

4.3 Embeddings

Einbettungen sind eine ausgeklügelte Methode, um Ihre Dokumente numerisch darzustellen. Diese Einbettungen werden von Modellen erzeugt, die Text als Eingabe nehmen und eine lange Liste von Zahlen zurückgeben, die die Semantik des Textes erfassen. Diese Darstellung ist entscheidend für verschiedene Anwendungen wie Suche und Abruf. Wenn das LLM Informationen abruft, berechnet es die Ähnlichkeit zwischen Einbettungen. Standardmäßig verwendet LlamaIndex die Kosinusähnlichkeit zum Vergleichen von Einbettungen.

LlamaIndex verwendet hauptsächlich das Modell text-embedding-ada-002 von OpenAI. Es unterstützt jedoch auch eine Vielzahl anderer Einbettungsmodelle, darunter text-embedding-3-small und text-embedding-3-large von OpenAI, mistral-embed von MistralAI und embed-english-v3.0 von Cohere. Diese Optionen sind alle innerhalb des LlamaIndex-Frameworks verfügbar.

Ein Index ist eine Datenstruktur, die es Benutzern ermöglicht, schnell relevanten Kontext für eine Anfrage abzurufen. Für LlamaIndex ist er eine Kernkomponente von Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systemen. Indizes werden aus Dokumenten erstellt und dienen dazu, Abfrage-Engines und Chat-Engines zu erstellen. Sie speichern Daten in Node-Objekten und stellen eine Retriever-Schnittstelle bereit. Der gebräuchlichste Index in LlamaIndex ist der VectorStoreIndex.

4.5 Agents

In LlamaIndex sind Agenten KI-gesteuerte Wissensarbeiter, die verschiedene Aufgaben intelligent mit Ihren Daten ausführen können. Sie können automatisierte Suchen und Abrufvorgänge über verschiedene Datentypen hinweg durchführen – unstrukturierte, semi-strukturierte und strukturierte Daten. Darüber hinaus können sie externe Service-APIs auf strukturierte Weise aufrufen, die Daten verarbeiten und sie für die spätere Verwendung speichern. Agenten erweitern die Funktionalität von Abfrage-Engines, indem sie Daten aus verschiedenen Tools ändern, anstatt sie nur auszulesen. Ein Agent besteht aus zwei Kernkomponenten: einer Denkschleife und Werkzeugabstraktionen.

ReAct Agent

Ein Beispiel für eine Denkschleife ist der ReAct-Agent. Für jede Chat-Interaktion folgt der Agent einer ReAct-Schleife:

1. Entscheiden, ob das Abfrage-Engine-Tool verwendet und eine entsprechende Eingabe bereitgestellt werden soll.
2. (Optional) Das Abfrage-Engine-Tool verwenden und dessen Ausgabe beobachten.
3. Entscheiden, ob der Vorgang wiederholt oder eine Antwort zurückgegeben werden soll.

Dieser Ansatz ermöglicht es dem Agenten, flexibel zu entscheiden, ob die Wissensdatenbank abgefragt werden soll oder nicht. Es besteht jedoch das Risiko, dass die LLM die Wissensdatenbank zu unangemessenen Zeiten abfragt und möglicherweise ungenaue oder "halluzinierte" Antworten generiert.

4.6 Dokumente und Knoten

Dokumente repräsentieren gesamte Datenquellen. Sie können in einen Index eingefügt werden, indem sie in Knoten aufgeteilt werden, die klein genug sind, um effizient für den Abruf und die Verarbeitung durch LLMs zu arbeiten. Knoten können Metadaten enthalten, die zusätzliche Informationen bereitstellen, die einen Knoten beschreiben. Metadaten können Kategorien, Dateinamen und andere relevante Details umfassen, die für Einbettungen und LLM-Verarbeitung verwendet werden können. Typischerweise behalten Knoten eine Beziehung zu ihren Quelldokumenten bei.

Knotenparsing und -abruf

Um LLMs zu ermöglichen, relevantere Informationen abzurufen, werden fortschrittliche Methoden zum Knotenparsing und -abruf verwendet. Eine solche Methode, die von LlamaIndex bereitgestellt wird, ist die Klasse HierarchicalNodeParser. Sie teilt ein Dokument in eine rekursive Hierarchie von Knoten unter Verwendung eines NodeParser und gibt eine Liste von Knoten zurück, bei denen es eine Überlappung zwischen Eltern- und Kindknoten gibt. Zum Beispiel kann sie Knoten mit drei verschiedenen Chunk-Größen zurückgeben, wobei die größeren Chunk-Knoten die Eltern der kleineren Chunk-Knoten sind. Während des Abrufs, wenn die meisten der abgerufenen Chunks denselben Eltern-Chunk teilen, wird stattdessen der größere Eltern-Chunk zurückgegeben. Der AutoMergingRetriever betrachtet eine Menge von Blattknoten und "fusioniert" rekursiv Teilmengen von Blattknoten, die einen Elternknoten über einen bestimmten Schwellenwert hinaus referenzieren.

Die Kombination der Klassen HierarchicalNodeParser und AutoMergingRetriever ist vorteilhaft, da sie die Abrufgenauigkeit erhöht, indem sie auf kleinere, spezifischere Chunks abzielt und gleichzeitig genügend Kontext für die LLM bereitstellt, um eine Antwort zu generieren. Ein potenzielles Problem mit diesen Klassen ist, dass, wenn nicht genügend Knoten im Retriever zusammengeführt werden, eine große Menge an Text abgerufen werden kann, was zu unnötigen Informationen für die LLM führt. Diese Herausforderung kann durch die Einbeziehung von Knoten-Nachbearbeitungsschritten nach dem Abrufen der Knoten gemindert werden.

Knoten-Postprocessor

Knoten-Nachbearbeiter wenden Transformationen oder Filterungen auf eine Menge von Knoten an, bevor sie zurückgegeben werden. In LlamaIndex sind Knoten-Nachbearbeiter in die Abfrage-Engine integriert und funktionieren nach dem Knotenabrufschritt und vor dem Antwortsyntheseschritt. LlamaIndex bietet eine API zum Hinzufügen benutzerdefinierter Nachbearbeiter und bietet mehrere gebrauchsfertige Knoten-Nachbearbeiter. Einige der am häufigsten verwendeten Knoten-Nachbearbeiter sind:

• CohereRerank: Dieses Modul ist eine Komponente des Cohere-Natural-Language-Processing-Systems, das die beste Ausgabe aus einer Reihe von Kandidaten auswählt. Es verwendet ein neuronales Netzwerk, um jeden Kandidaten basierend auf Relevanz, semantischer Ähnlichkeit, Thema und Stil zu bewerten. Die Kandidaten werden dann nach ihren Bewertungen gereiht, und die Top N werden als endgültige Ausgabe zurückgegeben.
  
  
• LLMRerank: Ähnlich wie der CohereRerank-Ansatz, aber es verwendet eine LLM, um Knoten neu zu ordnen und die Top N bewerteten Knoten zurückzugeben.
  
  
• SimilarityPostprocessor: Dieser Nachbearbeiter entfernt Knoten, die unter einen bestimmten Ähnlichkeitswert fallen.

4.7 Bewertung

Die Bewertung von LLM-Anwendungen bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich, darunter unkontrollierte Eingaben und Ausgaben, Laufzeit und API-Kosten.

LlamaIndex bietet grundlegende Pipelines zur Bewertung von Abfragen, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Der erste Schritt beinhaltet die Erstellung eines Datensatzes mit Fragen zur Bewertung unter Verwendung einer LLM, was automatisch mit LlamaIndex erfolgen kann. Es gibt zwei Hauptbewertungsmethoden:

• ResponseSourceEvaluator: Diese Methode misst Halluzinationsdetektionen, indem sie bewertet, ob die Antwort aus den angegebenen Quellen stammt, unter Verwendung einer LLM.
  
  
• QueryResponseEvaluator: Diese Methode überprüft, ob die Antwort die gegebene Anfrage zufriedenstellend beantwortet, unter Verwendung einer LLM.

5. Vorteile und Nutzen

LlamaIndex bietet zahlreiche Vorteile und Nutzen:

Vereinfachte Datenaufnahme

LlamaIndex zeichnet sich durch seine Anpassungsfähigkeit an verschiedene Datenformate aus, egal ob strukturiert oder unstrukturiert. Es verbindet sich mit bestehenden Datenquellen wie APIs, PDFs, SQL-, NoSQL-Datenbanken und Dokumenten und macht sie für die Nutzung mit LLM-Anwendungen zugänglich.

Datenindizierung

LlamaIndex speichert und indiziert private Daten nativ, was deren Nutzung in verschiedenen Anwendungsszenarien ermöglicht. Dies stellt sicher, dass Ihre Daten stets verfügbar und für eine effiziente Abfrage organisiert sind.

Effiziente Abfrage

Durch die Umwandlung von Daten in ein abrufbares Format verbessert LlamaIndex die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Datenabfrageprozessen erheblich. Dies gewährleistet, dass relevante Informationen bei Bedarf schnell zugänglich sind.

Eingebaute Abfrageschnittstelle

LlamaIndex vereinfacht komplexe Abfragen durch natürliche Sprachverarbeitung und ermöglicht es, wissensverstärkte Antworten aus Eingabeaufforderungen zurückzugeben. Diese Funktion erleichtert die Interaktion mit Ihren Daten und das Extrahieren von Erkenntnissen.

Vielseitigkeit

LlamaIndex unterstützt eine Vielzahl von Integrationen mit verschiedenen Vektorspeichern, ChatGPT-Plugins, Verfolgungstools und mehr. Diese Flexibilität ermöglicht es, sich nahtlos in unterschiedliche Arbeitsabläufe einzufügen und die Fähigkeiten Ihrer Anwendungen zu erweitern.