ClasCat® AI Research

LlamaIndex 0.8 : Welcome to LlamaIndex 🦙 !

Posted on by Sales Information

LlamaIndex 0.8 : Welcome to LlamaIndex 🦙 ! (翻訳/解説)

翻訳 : クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 11/04/2023 (v0.8.59)

* 本ページは、LlamaIndex の以下のドキュメントを翻訳した上で適宜、補足説明したものです：

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

クラスキャット 人工知能 研究開発支援サービス

◆ クラスキャット は人工知能・テレワークに関する各種サービスを提供しています。お気軽にご相談ください :

ClassCat Chatbot

◆ 人工知能とビジネスをテーマに WEB セミナーを定期的に開催しています。スケジュール。
  • お住まいの地域に関係なく Web ブラウザからご参加頂けます。事前登録 が必要ですのでご注意ください。

◆ お問合せ : 本件に関するお問い合わせ先は下記までお願いいたします。

  • クラスキャット セールス・マーケティング本部 セールス・インフォメーション
  • sales-info@classcat.com  ;  Website: www.classcat.com  ;   ClassCatJP

 

LlamaIndex 0.8 : Welcome to LlamaIndex 🦙 !

LlamaIndex はプライベートあるいはドメイン固有データを取り込み、構造化し、そしてアクセスするための LLM ベースのアプリケーション用のデータフレームワークです。それは Python (これらのドキュメント) と Typescript で利用可能です。

 

🚀 Why LlamaIndex?

LLM は人間とデータの間の自然言語インターフェイスを提供します。広く利用可能なモデルは、Wikipedia、メーリングリスト、教科書、ソースコード等の膨大な量の利用可能な公開データで事前訓練されています。

けれども、LLM は大量のデータで訓練される一方で、これらは私的であったり解こうとしている問題に固有の 独自 データ上では訓練されていません。それは API の背後、SQL データベース内あるいは PDF やスライド集に閉じ込められています。

LlamaIndex は、これらのデータソースに接続してデータを LLM が既に持っているデータに追加することでこの問題を解決します。これは Retrieval-Augmented Generation (RAG) (検索拡張生成) と呼ばれることが多いです。RAG は LLM を使用して貴方のデータにクエリーし、それを変換し、新しい洞察を生成することを可能にします。貴方のデータについて質問し、チャットボットを作成し、半自律エージェントを構築したりすることができます。更に学習するには、左側のユースケースを確認してください。

 

🦙 LlamaIndex はどのように役立つことができますか？

LlamaIndex は以下のツールを提供します :

  • データコネクタ は既存のデータをネイティブソースと形式から取り込みます。これらは API, PDF, SQL 等々です。

  • データインデックス はデータを LLM が簡単にパフォーマンス高く利用できる中間表現で構造化します。

  • エンジン はデータへの自然言語アクセスを提供します。例えば: – クエリーエンジンは知識を強化した出力のための強力な検索インターフェイスです。- チャットエンジンはデータとの複数メッセージ、「往復 (back and forth)」相互作用のための会話型インターフェイスです。

  • データエージェント は、単純なヘルパー関数から API 統合等まで、ツールにより増強された LLM で支援された知識ワーカーです。

  • アプリケーション統合 は LlamaIndex をエコシステムの残りと結びつけます。これは LangChain, Flask, Docker, ChatGPT, あるいは … 他のものかもしれません！

 

👨‍👩‍👧‍👦 LlamaIndex は誰のためのものでしょう？

LlamaIndex は初心者、上級ユーザ、そしてその間のすべての人のためのツールを提供します。

私たちの高位 API は初心者ユーザが LlamaIndex を使用して 5 行のコードでデータを取り込みクエリーすることを可能にします。

より複雑なアプリケーションについては、低位 API が上級ユーザがニーズに合わせて任意のモジュール (データコネクタ, インデックス, retrievers, クエリエンジン, 再ランク付けモジュール) をカスタマイズして拡張することを可能にします。

 

Getting Started

To install the library:

pip install llama-index

“how to read these docs” から始めることを勧めます、これは貴方の経験レベルに応じて適切な場所を示します。

 

🗺️ エコシステム

To download or contribute, find LlamaIndex on:

 

コミュニティ

Need help? Have a feature suggestion? Join the LlamaIndex community:

 

関連プロジェクト

 

以上