📚使用llama_index,一分钟帮你读一本书!
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2023-11-3
2023-11-3
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一、大模型的局限

一)局限性

1、领域信息不足

虽然 LLM 只基于公开的数据集进行训练,但这也意味着它缺乏特定领域或专有的非公开信息。在某些情况下,这可能导致 LLM 无法提供更准确或更全面的回答。

2、可能产生误导

虽然 LLM 尽力依据现有的数据提供信息和答案,但在超出其知识范围的情况下,它可能给出不正确或虚构的信息。这是因为 LLM 无法直接获取新信息或与实时数据同步。

3、无法获取实时信息

由于 LLM 的训练成本极高,它无法实时更新其知识库。因此,LLM 可能无法提供最新的信息或应对快速变化的情况。

4、预训练数据不可更改

LLM 使用的预训练数据可能包含错误或过时的信息,并且无法进行更正或删除。这意味着 LLM 可能会基于不准确或过时的数据进行回答。

5、缺乏长期记忆

LLM 的设计目标是根据输入的数据给出准确的回答,但它并没有真正的长期记忆能力。这可能导致 LLM 在处理需要上下文理解的复杂问题时表现不佳。
 
详细解决方案这篇非常详细向量检索构建智能知识库:实战与进阶

二、入门llama_index

一)llama_index是什么

LlamaIndex是一个数据框架,适用于基于LLM的应用程序,用于接收、构建和访问私有或特定领域的数据。它提供了Python和Typescript的版本。

二)llama_index解决什么问题

LLMs提供了一个人与数据之间的自然语言界面。广泛可用的模型预先训练在大量的公开可用数据上,如维基百科,邮件列表,教科书,源代码等。
然而,虽然LLMs在大量的数据上接受了训练,但它们并未针对你的私有数据进行训练。它们隐藏在API中,SQL数据库中,或在PDF和PPT中。
LlamaIndex通过连接到这些数据源并将你的数据添加到LLMs已有的数据中来解决这个问题。这通常被称为检索增强生成(RAG)。RAG使你能够使用LLMs查询你的数据,转化它,并生成新的洞察。你可以提问你的数据,创建聊天机器人,构建半自主的智能体。

三)llama_index如何使用

LlamaIndex提供以下工具:
  • 数据连接器 从原始来源和格式中摄取您现有的数据。这些可以是API,PDF,SQL等等。
  • 数据索引 将您的数据结构化成便于LLM消费的中间表示形式。
  • 引擎 为您的数据提供自然语言访问。例如:- 查询引擎是知识增强输出的强大检索接口。 - 聊天引擎是与您的数据进行多信息,“来回”互动的会话接口。
  • 数据代理 是由工具增强的LLM驱动的知识工作者,从简单的辅助函数到API集成等等。
  • 应用集成 将LlamaIndex与您的其他生态系统重新连接。这可以是LangChain,Flask,Docker,ChatGPT,等任何其他东西!

三、llama_index实战

一个没有经过阅读训练的人读东西是很慢的,完全赶不上专业大佬(比如罗振宇老师)。但是用AI可以帮我们技术平权,快速追赶上大佬。
我们可以利用llama_index一分钟读一本书,甚至是一堆书。

一)准备工作

数据准备:
我们在data目录下准备了一个文本类型的私有数据
notion image
环境准备:
分别安装openai包和llama-index python包

二)代码运行

1、运行流程

代码的执行流程分三步,下面的注释里面写的非常清晰。
  1. 构建给定目录的索引存储到本地文件
  1. 加载索引到内存
  1. 先通过索引进行向量召回,再进行对话
 
完整代码:Github代码链接
上面的代码中的key是我自己维护的,免费给大家使用,代码可以直接运行!

2、运行结果

llama_index运行结果如下:
notion image
GPT4运行结果如下:
notion image
总结:
我们使用llama_index的结果是基于私有数据的,所以才知道八爪鱼是个爬虫工具,而不是一种动物。
我们在索引目录放一本书,让它帮我们读书笔记,读书总结也是分分钟的事!

四、联系我

AIGC交流群
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微信:
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