Introductie

Datahour is een online webserie van 1 uur van Analytics Vidhya, waarin branche-experts hun kennis en ervaring op het gebied van datawetenschap en kunstmatige intelligentie delen. In een van die sessies deelde Ravi Theja, een ervaren datawetenschapper bij Glance-Inmobi, zijn expertise in het bouwen en implementeren van geavanceerde machine learning-modellen voor aanbevelingssystemen, NLP-applicaties en generatieve AI. Met een masterdiploma in computerwetenschappen van IIIT-Bangalore heeft Ravi zijn basis in datawetenschap en kunstmatige intelligentie verstevigd. De sessie draait om LlamaIndex en hoe het QA-systemen kan bouwen met privégegevens en QA-systemen kan evalueren. In deze blogpost bespreken we de belangrijkste punten van de sessie en geven we een gedetailleerde uitleg van de Lama Index en de toepassingen ervan.

Wat is de lama-index?

De Llama Index is een oplossing die fungeert als een interface tussen externe gegevensbronnen en een query-engine. Het heeft drie componenten: een data-engine, indexering of datasucces en een query-interface. De gegevensconnectoren die door Llama Index worden geleverd, zorgen voor eenvoudige gegevensopname uit verschillende bronnen, waaronder pdf's, audiobestanden en CRM-systemen. De index slaat de gegevens op en indexeert ze voor verschillende gebruiksscenario's, en de query-interface haalt de vereiste informatie op om een ​​vraag te beantwoorden. De Llama-index is nuttig voor verschillende toepassingen, waaronder verkoop, marketing, werving, juridische zaken en financiën.

Uitdagingen bij het omgaan met grote hoeveelheden tekstgegevens

De sessie bespreekt de uitdagingen van het omgaan met grote hoeveelheden tekstgegevens en hoe de juiste informatie te extraheren om een ​​bepaalde vraag te beantwoorden. Privégegevens zijn beschikbaar via verschillende bronnen en een manier om deze te gebruiken is om ze te verfijnen LLM's door uw gegevens te trainen. Dit vereist echter veel inspanning voor het voorbereiden van gegevens en is niet transparant. Een andere manier is om prompts met een context te gebruiken om vragen te beantwoorden, maar er is een tokenbeperking.

Lama-indexstructuur

De Llama-indexstructuur omvat het creëren van een overzicht van gegevens door het indexeren van documenten. Het indexeringsproces omvat het opdelen van het tekstdocument in verschillende knooppunten, elk met een inbedding. Een retriever helpt bij het ophalen van documenten voor een bepaalde query, en een query-engine beheert het ophalen en de telling. De Llama-index heeft verschillende soorten indexen, waarbij de vectoropslagindex de eenvoudigste is. Om een ​​respons te genereren met behulp van het verkoopmodel, verdeelt het systeem het document in knooppunten en maakt het een inbedding voor elk knooppunt om op te slaan. Query's omvatten het ophalen van de inbedding van de query en de bovenste knooppunten die vergelijkbaar zijn met de query. Het verkoopmodel gebruikt deze knooppunten om een ​​respons te genereren. Lama is vrij en integreert met de ineenstorting.

Een antwoord genereren op basis van een query op indexen

De spreker bespreekt het genereren van een antwoord gegeven een query op indexen. De auteur legt uit dat de standaardwaarde van de indexering van de testwinkel is ingesteld op één, wat betekent dat het gebruik van a vector voor indexering zal alleen het eerste knooppunt nodig hebben om een ​​antwoord te genereren. Echter, . de lijstindex if de LLM herhaalt alle knooppunten om een ​​antwoord te genereren. De auteur legt ook het kader voor het maken en verfijnen uit dat wordt gebruikt om antwoorden te genereren, waarbij de LLM het antwoord opnieuw genereert op basis van het vorige antwoord, de vraag en de knooppuntinformatie. De spreker vermeldt dat dit proces nuttig is voor semantisch zoeken en bereiken met slechts een paar regels code.

Documenten opvragen en samenvatten met behulp van een specifieke responsmodus

De spreker bespreekt hoe documenten te bevragen en samen te vatten met behulp van een specifieke antwoordmodus genaamd "3 summary" die wordt geboden door de Mindex-tool. Het proces omvat het importeren van de benodigde bibliotheken, het laden van gegevens uit verschillende bronnen, zoals webpagina's, pdf's en Google Drive, en het maken van een vectoropslagindex van de documenten. De tekst vermeldt ook een eenvoudig UI-systeem dat met behulp van de tool kan worden gemaakt. De responsmodus maakt het mogelijk om documenten te doorzoeken en samenvattingen van het artikel te geven. De spreker vermeldt ook het gebruik van bronnotities en gelijkenisondersteuning voor het beantwoorden van vragen.

CSV-bestanden indexeren en hoe ze kunnen worden opgehaald voor vragen?

De tekst bespreekt het indexeren van CSV-bestanden en hoe ze kunnen worden opgehaald voor zoekopdrachten. Als een CSV-bestand wordt geïndexeerd, kan het worden opgehaald voor een query, maar als het wordt geïndexeerd met één rij met één gegevenspunt met verschillende kolommen, kan er informatie verloren gaan. Voor CSV-bestanden wordt aanbevolen om de gegevens op te nemen in een WSL-database en een wrapper bovenop een SQL-database te gebruiken om tekst U SQL uit te voeren. Eén document kan in meerdere stukken worden verdeeld; elk wordt weergegeven als één knooppunt, inbedding en tekst. De tekst is opgesplitst op basis van verschillende teksten, zoals auto's, computers en zinnen.

Gebruik verschillende texturen en gegevensbronnen bij het maken van indexen en query-engines

U kunt verschillende texturen en gegevensbronnen gebruiken bij het maken van indexen en query-engines. Door indexen van elke bron te maken en deze te combineren tot een samengestelde grafiek, kunt u bij het opvragen de relevante knooppunten uit beide indexen ophalen, zelfs als de gegevensbronnen zich in verschillende verdiepingen bevinden. De query-engine kan een query ook opsplitsen in meerdere vragen om een ​​zinvol antwoord te genereren. Het notitieboek geeft een voorbeeld van het gebruik van deze technieken.

Evaluatiekader voor een Vraag & Antwoord Systeem

Het Lamb-indexsysteem heeft zowel servicecontext als opslagcontext. Servicecontext helpt bij het definiëren van verschillende LLM-modellen of inbeddingsmodellen, terwijl opslagcontext notities en stukjes document opslaat. Het systeem leest en indexeert documenten, maakt een object voor querytransformatie en gebruikt een meerstapsquery-engine om vragen over de auteur te beantwoorden. Het systeem splitst complexe vragen op in meerdere vragen en genereert een definitief antwoord op basis van de antwoorden van de tussentijdse vragen. Het evalueren van de reacties van het systeem is echter van cruciaal belang, vooral als het gaat om grote gegevensbronnen op bedrijfsniveau. Het creëren van vragen en antwoorden voor elk document is niet haalbaar, dus evaluatie wordt cruciaal.

Het evaluatiekader dat in de tekst wordt besproken, heeft tot doel het proces van het genereren van vragen en het evalueren van antwoorden te vereenvoudigen. Het raamwerk heeft twee componenten: een vraaggenerator en een responsevaluator. De vraaggenerator maakt vragen vanuit een bepaald document en de responsevaluator controleert of de antwoorden van het systeem correct zijn. De responsevaluator controleert ook of de bronknooppuntinformatie overeenkomt met de responstekst en de vraag. Als ze alle drie in de rij staan, is het antwoord goed. Het raamwerk heeft tot doel de tijd en kosten te verminderen die gepaard gaan met handmatige etikettering en evaluatie.

Conclusie

Kortom, de Llama Index is een krachtige tool die systemen bouwt met privégegevens en QA-systemen evalueert. Het biedt een interface tussen externe gegevensbronnen en een query-engine, waardoor het gemakkelijk is om gegevens uit verschillende bronnen op te nemen en de vereiste informatie op te halen om een ​​vraag te beantwoorden. De Llama-index is nuttig voor verschillende toepassingen, waaronder verkoop, marketing, werving, juridische zaken en financiën. Het evaluatiekader dat in de tekst wordt besproken, vereenvoudigt het proces van het genereren van vragen en het evalueren van antwoorden, waardoor de tijd en kosten die gepaard gaan met handmatig labelen en evalueren worden verminderd.

Veelgestelde Vragen / FAQ

Verwant

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/07/llamaindex-qa-system/