LlamaIndex Aumenta facilmente le tue candidature LLM con dati personalizzati

LlamaIndex Aumenta con facilità le tue candidature LLM con dati personalizzati

Grandi modelli linguistici (LLM) come la serie GPT di OpenAI sono stati addestrati su una vasta gamma di dati accessibili pubblicamente, dimostrando notevoli capacità nella generazione di testi, nella sintesi, nella risposta alle domande e nella pianificazione. Nonostante la loro versatilità, una domanda frequente riguarda l’integrazione senza soluzione di continuità di questi modelli con dati personalizzati, privati o proprietari.

Le aziende e le persone sono sommerse da dati unici e personalizzati, spesso ospitati in diverse applicazioni come Notion, Slack e Salesforce, o memorizzati in file personali. Per sfruttare i LLM per questi dati specifici, sono state proposte e sperimentate diverse metodologie.

Il fine-tuning rappresenta uno di questi approcci, consiste nell’aggiustare i pesi del modello per incorporare conoscenze da specifici dataset. Tuttavia, questo processo non è privo di sfide. Richiede uno sforzo considerevole nella preparazione dei dati, unito a una procedura di ottimizzazione difficile, che richiede un certo livello di competenza nel machine learning. Inoltre, le implicazioni finanziarie possono essere significative, soprattutto quando si lavora con grandi dataset.

L’apprendimento contestuale è emerso come alternativa, mettendo in primo piano la creazione di input e promemoria per fornire al LLM il contesto necessario per generare output accurati. Questo approccio riduce la necessità di riaddestrare il modello in modo esteso e offre un modo più efficiente ed accessibile per integrare dati privati.

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Ma il punto debole di questo approccio è la dipendenza dalle competenze e dall’esperienza dell’utente nell’ingegneria delle richieste. Inoltre, l’apprendimento contestuale potrebbe non essere sempre preciso o affidabile come il fine-tuning, specialmente quando si lavora con dati altamente specializzati o tecnici. La preformazione del modello su una vasta gamma di testi presenti su internet non garantisce una comprensione di gergo o contesti specifici, il che può portare a output inesatti o irrilevanti. Questo è particolarmente problematico quando i dati privati provengono da un settore o una nicchia specifica.

Inoltre, la quantità di contesto che può essere fornita in un singolo comando è limitata e le prestazioni del LLM possono peggiorare all’aumentare della complessità del compito. Sorge anche la sfida della privacy e della sicurezza dei dati, poiché le informazioni fornite nel comando potrebbero essere sensibili o riservate.

Mentre la comunità esplora queste tecniche, strumenti come LlamaIndex stanno attirando l’attenzione.

Llama Index

È stato avviato da Jerry Liu, ex scienziato della ricerca presso Uber. Sperimentando con GPT-3 lo scorso autunno, Liu ha notato i limiti del modello nel gestire dati privati, come file personali. Questa osservazione ha portato alla creazione del progetto open-source LlamaIndex.

L’iniziativa ha attirato investitori, ottenendo 8,5 milioni di dollari in una recente fase di finanziamento iniziale.

LlamaIndex facilita l’aggiunta di dati personalizzati ai LLM, colmando il divario tra modelli pre-addestrati e l’utilizzo di dati personalizzati. Attraverso LlamaIndex, gli utenti possono sfruttare i propri dati con i LLM, sbloccando la generazione di conoscenza e il ragionamento con informazioni personalizzate.

Gli utenti possono fornire in modo continuo ai LLM i propri dati, creando un ambiente in cui la generazione di conoscenza e il ragionamento sono profondamente personalizzati e informativi. LlamaIndex affronta le limitazioni dell’apprendimento contestuale fornendo una piattaforma più facile da usare e sicura per l’interazione con i dati, garantendo che anche coloro che hanno una conoscenza limitata del machine learning possano sfruttare pienamente il potenziale dei LLM con i propri dati privati.

Concetti di alto livello e alcune intuizioni

1. Generazione con ausilio di recupero (RAG):

LlamaIndex RAG

RAG è un processo bifase progettato per accoppiare LLM con dati personalizzati, migliorando così la capacità del modello di fornire risposte più precise e informate. Il processo comprende:

• Fase di indicizzazione: Questa è la fase preparatoria in cui vengono gettate le basi per la creazione della base di conoscenza.

Indicizzazione di LlamaIndex

• Fase di interrogazione: Qui, la base di conoscenza viene analizzata per contesti rilevanti al fine di aiutare LLM a rispondere alle domande.

Fase di interrogazione di LlamaIndex

Percorso di indicizzazione con LlamaIndex:

• Connettori dati: Pensa ai connettori dati come al passaporto dei tuoi dati per accedere a LlamaIndex. Aiutano nell’importazione dei dati da diverse fonti e formati, incapsulandoli in una rappresentazione “Documento” semplificata. I connettori dati possono essere trovati all’interno di LlamaHub, un repository open-source pieno di caricatori di dati. Questi caricatori sono progettati per una facile integrazione, consentendo un’esperienza plug-and-play con qualsiasi applicazione LlamaIndex.

LlamaIndex hub (https://llamahub.ai/)

• Documenti / Nodi: Un Documento è come una valigia generica che può contenere diversi tipi di dati, che sia un PDF, un output API o voci di database. D’altra parte, un Nodo è uno snippet o un “chunk” da un Documento, arricchito con metadati e relazioni con altri nodi, garantendo una solida base per il successivo recupero preciso dei dati.
• Indici dei dati: Dopo l’ingestione dei dati, LlamaIndex aiuta ad indicizzare questi dati in un formato recuperabile. Dietro le quinte, scompone i documenti grezzi in rappresentazioni intermedie, calcola le feature vettoriali e deduce i metadati. Tra gli indici, ‘VectorStoreIndex’ è spesso la scelta più indicata.

Tipi di indici in LlamaIndex: Chiave per dati organizzati

LlamaIndex offre diversi tipi di indici, ognuno per diverse esigenze e casi d’uso. Al centro di questi indici ci sono i “nodi” come discusso in precedenza. Cerchiamo di capire gli indici LlamaIndex con le loro meccaniche e applicazioni.

1. Indice di lista:

• Meccanismo: Un Indice di lista allinea i nodi in modo sequenziale come una lista. Dopo aver suddiviso i dati di input in nodi, vengono disposti in modo lineare, pronti per essere interrogati in modo sequenziale o tramite parole chiave o feature vettoriali.
• Vantaggio: Questo tipo di indice brilla quando c’è bisogno di interrogazioni sequenziali. LlamaIndex garantisce l’utilizzo di tutti i tuoi dati di input, anche se superano il limite di token degli LLM, interrogando intelligentemente il testo di ogni nodo e raffinando le risposte man mano che si scende nella lista.

2. Indice di archivio vettoriale:

• Meccanismo: Qui, i nodi si trasformano in feature vettoriali, archiviate localmente o in un database vettoriale specializzato come Milvus. Quando viene effettuata una query, recupera i nodi più simili in base alla similarità vettoriale, indirizzandoli al sintetizzatore della risposta.
• Vantaggio: Se il tuo flusso di lavoro dipende dal confronto di testo per la similarità semantica tramite la ricerca vettoriale, puoi utilizzare questo indice.

3. Indice ad albero:

• Meccanismo: In un Indice ad albero, i dati di input si trasformano in una struttura ad albero, costruita dal basso verso l’alto a partire dai nodi foglia (i chunk di dati originali). I nodi genitori emergono come riepiloghi dei nodi foglia, creati utilizzando GPT. Durante una query, l’indice ad albero può attraversare dal nodo radice ai nodi foglia o costruire risposte direttamente dai nodi foglia selezionati.
• Vantaggio: Con un Indice ad albero, l’interrogazione di lunghi frammenti di testo diventa più efficiente e l’estrazione di informazioni da diversi segmenti di testo è semplificata.

4. Indice delle parole chiave:

• Mechanism: Una mappa di parole chiave ai nodi forma il nucleo di un Indice delle parole chiave. Quando interrogate, le parole chiave vengono prese dalla query e solo i nodi mappati vengono messi in evidenza.
• Vantaggio: Quando avete chiare query dell’utente, può essere utilizzato un Indice delle parole chiave. Ad esempio, la ricerca di documenti nel settore sanitario diventa più efficiente quando ci si concentra solo sui documenti pertinenti a COVID-19.

Installazione di LlamaIndex

L’installazione di LlamaIndex è un processo semplice. Puoi scegliere di installarlo direttamente da Pip o dalla fonte. (Assicurati di avere Python installato nel tuo sistema o puoi utilizzare Google Colab)

1. Installazione da Pip:

• Esegui il seguente comando: pip install llama-index
• Nota: Durante l’installazione, LlamaIndex potrebbe scaricare e archiviare file locali per alcuni pacchetti come NLTK e HuggingFace. Per specificare una directory per questi file, utilizza la variabile d’ambiente “LLAMA_INDEX_CACHE_DIR”.

2. Installazione dalla sorgente:

• Innanzitutto, clona il repository di LlamaIndex da GitHub: git clone https://github.com/jerryjliu/llama_index.git
• Una volta clonato, vai alla directory del progetto.
• Avrete bisogno di Poetry per gestire le dipendenze dei pacchetti.
• Ora, crea un ambiente virtuale usando Poetry: poetry shell
• Infine, installa i requisiti principali del pacchetto con: poetry install

Configurazione dell’ambiente per LlamaIndex

1. Configurazione di OpenAI:

• Per impostazione predefinita, LlamaIndex utilizza gpt-3.5-turbo di OpenAI per la generazione di testo e text-embedding-ada-002 per il recupero e l’incorporamento del testo.
• Per utilizzare questa configurazione, dovrai avere una chiave API di OpenAI. Ottienila registrandoti sul sito web di OpenAI e creando un nuovo token API.
• Hai la flessibilità di personalizzare il Large Language Model (LLM) sottostante in base alle esigenze del tuo progetto. A seconda del tuo fornitore LLM, potresti aver bisogno di ulteriori chiavi e token dell’ambiente.

2. Configurazione dell’ambiente locale:

• Se preferisci non utilizzare OpenAI, LlamaIndex passa automaticamente a modelli locali – LlamaCPP e llama2-chat-13B per la generazione di testo e BAAI/bge-small-en per il recupero e l’incorporamento del testo.
• Per utilizzare LlamaCPP, segui la guida di installazione fornita. Assicurati di installare il pacchetto llama-cpp-python, idealmente compilato per supportare la tua GPU. Questa configurazione utilizzerà circa 11,5 GB di memoria tra CPU e GPU.
• Per gli incorporamenti locali, esegui pip install sentence-transformers. Questa configurazione locale utilizzerà circa 500 MB di memoria.

Con queste configurazioni, puoi adattare il tuo ambiente per sfruttare la potenza di OpenAI o eseguire modelli in locale, allineandoti alle esigenze e alle risorse del tuo progetto.

Un caso d’uso semplice: Interrogazione di pagine web con LlamaIndex e OpenAI

Ecco uno script Python semplice per mostrare come è possibile interrogare una pagina web per ottenere informazioni specifiche:

!pip install llama-index html2text

import osfrom llama_index import VectorStoreIndex, SimpleWebPageReader# Inserisci la tua chiave OpenAI qui sotto:os.environ["OPENAI_API_KEY"] = ""# URL da caricare nel tuo vettore qui:url = "http://www.paulgraham.com/fr.html"# Carica l'URL nei documenti (possibili documenti multipli)documents = SimpleWebPageReader(html_to_text=True).load_data([url])# Crea un indice di vettori dai documentiindex = VectorStoreIndex.from_documents(documents)# Crea il motore di interrogazione per poter porre domande:query_engine = index.as_query_engine()# Fai tutte le domande che vuoi sui dati caricati:response = query_engine.query("Quali sono i 3 migliori consigli di Paul per raccogliere fondi?")print(response)

I tre migliori consigli di Paul per raccogliere fondi sono:
1. Inizia con una cifra bassa quando raccogli fondi all'inizio. Questo permette flessibilità e aumenta le possibilità di raccogliere ulteriori fondi nel lungo termine.
2. Cerca di essere redditizio se possibile. Avere un piano per raggiungere la redditività senza fare affidamento su finanziamenti aggiuntivi rende la startup più attraente per gli investitori.
3. Non puntare all'ottimizzazione della valutazione. Sebbene la valutazione sia importante, non è il fattore più cruciale nella raccolta fondi. Concentrati invece nel ottenere i fondi necessari e trovare buoni investitori.

Notebook Google Colab Llama Index

Con questo script, hai creato uno strumento potente per estrarre informazioni specifiche da una pagina web semplicemente facendo una domanda. Questo è solo un assaggio di ciò che può essere realizzato con LlamaIndex e OpenAI quando si interrogano i dati web.

LlamaIndex vs Langchain: Scegli in base al tuo obiettivo

La tua scelta tra LlamaIndex e Langchain dipenderà dall’obiettivo del tuo progetto. Se vuoi sviluppare uno strumento di ricerca intelligente, LlamaIndex è una scelta solida, eccellendo come un meccanismo intelligente di archiviazione per il recupero dei dati. D’altro canto, se vuoi creare un sistema come ChatGPT con capacità di plugin, Langchain è il tuo punto di riferimento. Non solo facilita più istanze di ChatGPT e LlamaIndex, ma espande anche la funzionalità consentendo la creazione di agenti multitasking. Ad esempio, con Langchain, puoi creare agenti capaci di eseguire codice Python mentre effettui contemporaneamente una ricerca su Google. In breve, mentre LlamaIndex eccelle nella gestione dei dati, Langchain coordina più strumenti per offrire una soluzione olistica.

Arte del logo LlamaIndex creata usando Midjourney