LlamaIndex: die LangChain-Alternative, die LLMs skaliert

Name

Jennie Rose

Published on 10.11.2023

Einführung: Was ist LlamaIndex?

LlamaIndex ist ein leistungsstarkes Indexierungstool, das speziell entwickelt wurde, um die Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs) zu erweitern. Es ist nicht nur ein Abfrageoptimizer, sondern auch ein umfassendes Framework, das fortgeschrittene Funktionen wie Antwortsynthese, Komponierbarkeit und effiziente Datenspeicherung bietet. Wenn Sie komplexe Abfragen bearbeiten und hochwertige, kontextuell relevante Antworten benötigen, ist LlamaIndex die Lösung für Sie.

In diesem Artikel werden wir einen technischen Einblick in LlamaIndex geben, indem wir seine wichtigsten Komponenten, fortgeschrittenen Funktionen und die effektive Implementierung in Ihren Projekten untersuchen. Wir werden es auch mit ähnlichen Tools wie LangChain vergleichen, um Ihnen ein umfassendes Verständnis seiner Möglichkeiten zu vermitteln.

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Was ist LlamaIndex eigentlich?

LlamaIndex ist ein spezialisiertes Tool, das entwickelt wurde, um die Funktionen von Large Language Models (LLMs) zu erweitern. Es dient als umfassende Lösung für spezifische LLM-Interaktionen und zeichnet sich insbesondere in Szenarien aus, die präzise Abfragen und hochwertige Antworten erfordern.

Abfrageoptimierung: Optimiert für schnelles Abrufen von Daten und somit ideal für anwendungen, die eine hohe Geschwindigkeit erfordern. Antwortsynthese: Optimiert für prägnante und kontextuell relevante Antworten. Komponierbarkeit: Ermöglicht das Erstellen komplexer Abfragen und Workflows mithilfe modularer und wiederverwendbarer Komponenten.

Jetzt gehen wir ins Detail über LlamaIndex, soll es?

Was sind Indexe in LlamaIndex?

Indexe sind der Kern von LlamaIndex und dienen als Datenstrukturen, die die abzufragenden Informationen enthalten. LlamaIndex bietet mehrere Arten von Indexen, die jeweils für spezifische Aufgaben optimiert sind.

Arten von Indexen in LlamaIndex

• Vector Store Index: Verwendet k-NN-Algorithmen und ist für hochdimensionale Daten optimiert.
• Keyword-basierter Index: Verwendet TF-IDF für textbasierte Abfragen.
• Hybrid-Index: Eine Kombination aus Vector- und Keyword-basierten Indexen, die einen ausgewogenen Ansatz bietet.

Vector Store Index in LlamaIndex

Der Vector Store Index ist Ihre erste Wahl für alles, was hochdimensionale Daten betrifft. Er ist besonders nützlich für maschinelles Lernen, wenn Sie es mit komplexen Datenpunkten zu tun haben.

Um loszulegen, müssen Sie die Klasse VectorStoreIndex aus dem LlamaIndex-Paket importieren. Initialisieren Sie es, indem Sie die Dimensionen Ihrer Vektoren angeben.

from llamaindex import VectorStoreIndex
vector_index = VectorStoreIndex(dimensions=300)

Damit wird ein Vector Store Index mit 300 Dimensionen eingerichtet, der bereit ist, Ihre hochdimensionalen Daten zu verarbeiten. Sie können nun Vektoren zum Index hinzufügen und Abfragen durchführen, um die ähnlichsten Vektoren zu finden.

# Einen Vektor hinzufügen
vector_index.add_vector(vector_id="vector_1", vector_data=[0.1, 0.2, 0.3, ...])
 
# Eine Abfrage durchführen
query_result = vector_index.query(vector=[0.1, 0.2, 0.3, ...], top_k=5)

Keyword-basierter Index in LlamaIndex

Wenn Sie eher an textbasierten Abfragen interessiert sind, ist der Keyword-basierte Index Ihr Verbündeter. Er verwendet den TF-IDF-Algorithmus, um Textdaten zu durchsuchen, und eignet sich somit ideal für natürliche Sprachabfragen.

Beginnen Sie, indem Sie die Klasse KeywordBasedIndex aus dem LlamaIndex-Paket importieren. Initialisieren Sie ihn anschließend.

from llamaindex import KeywordBasedIndex
text_index = KeywordBasedIndex()

Jetzt können Sie Textdaten zu diesem Index hinzufügen und textbasierte Abfragen durchführen.

# Textdaten hinzufügen
text_index.add_text(text_id="document_1", text_data="Dies ist ein Beispieltext.")
 
# Eine Abfrage durchführen
query_result = text_index.query(text="Beispiel", top_k=3)

Schneller Einstieg in LlamaIndex: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Die Installation und Initialisierung von LlamaIndex sind nur der Anfang. Um seine Leistung optimal nutzen zu können, müssen Sie wissen, wie Sie es effektiv einsetzen können.

Installation von LlamaIndex

Zuerst müssen wir es auf Ihren Rechner bekommen. Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie Folgendes aus:

pip install llamaindex

Oder wenn Sie conda verwenden:

conda install -c conda-forge llamaindex

Initialisierung von LlamaIndex

Nach Abschluss der Installation müssen Sie LlamaIndex in Ihrer Python-Umgebung initialisieren. Hier stellen Sie die Grundlage für all die Magie, die folgt.

from llamaindex import LlamaIndex
index = LlamaIndex(index_type="vector_store", dimensions=300)

Hier gibt index_type an, welche Art von Index Sie einrichten möchten, und dimensions dient zur Angabe der Größe des Vector Store Index.

Abfragen mit dem Vector Store Index von LlamaIndex

Nachdem Sie LlamaIndex erfolgreich eingerichtet haben, sind Sie bereit, seine leistungsstarken Abfragefunktionen zu erkunden. Der Vector Store Index ist darauf ausgelegt, komplexe hochdimensionale Daten zu verwalten und ist daher ein unverzichtbares Werkzeug für maschinelles Lernen, Datenanalyse und andere rechenintensive Aufgaben.

Tätigen Sie Ihre erste Abfrage in LlamaIndex

Bevor wir zum Code kommen, ist es wichtig, die grundlegenden Elemente einer Abfrage in LlamaIndex zu verstehen:

1. Abfrage-Vektor: Dies ist der Vektor, für den Sie Ähnlichkeiten innerhalb Ihres Datensatzes finden möchten. Er sollte den gleichen dimensionalen Raum haben wie die Vektoren, die Sie indexiert haben.

2. Parameter 'top_k': Dieser Parameter gibt an, wie viele der nächstgelegenen Vektoren Ihres Abfrage-Vektors Sie abrufen möchten. Das "k" in 'top_k' steht für die Anzahl der interessierenden nächsten Nachbarn.

Hier ist eine Aufschlüsselung, wie Sie Ihre erste Abfrage erstellen:

1. Initialisieren Sie Ihren Index: Stellen Sie sicher, dass Ihr Index geladen ist und bereit ist für Abfragen.

2. Geben Sie den Abfrage-Vektor an: Erstellen Sie eine Liste oder ein Array, das die Elemente Ihres Abfrage-Vektors enthält.

3. Setzen Sie den Parameter 'top_k': Entscheiden Sie, wie viele der nächstgelegenen Vektoren Sie abrufen möchten.

4. Führen Sie die Abfrage aus: Verwenden Sie die Methode 'query', um die Suche durchzuführen.

Hier ist ein Beispielcode in Python, der diese Schritte veranschaulicht:

# Initialisieren Sie Ihren Index (angenommen er heißt 'index')
# ...
 
# Definieren Sie den Abfrage-Vektor
query_vector = [0.2, 0.4, 0.1, ...]
 
# Setzen Sie die Anzahl der nächsten Vektoren, die abgerufen werden sollen
top_k = 5
 
# Führen Sie die Abfrage aus
query_result = index.query(vector=query_vector, top_k=top_k)

Feinabstimmung Ihrer Abfragen in LlamaIndex

Warum Feinabstimmung wichtig ist?

Durch die Feinabstimmung Ihrer Abfragen können Sie den Suchprozess an die spezifischen Anforderungen Ihres Projekts anpassen. Ob Sie mit Texten, Bildern oder anderen Daten arbeiten, die Feinabstimmung kann die Genauigkeit und Effizienz Ihrer Abfragen wesentlich verbessern.

Hauptparameter für die Feinabstimmung:

1. Abstandsmetrik: LlamaIndex ermöglicht es Ihnen, zwischen verschiedenen Abstandsmetriken wie 'euclidean' und 'cosine' zu wählen.

   • Euklidischer Abstand: Dies ist der "gewöhnliche" Geradenabstand zwischen zwei Punkten im euklidischen Raum. Verwenden Sie diese Metrik, wenn die Größe der Vektoren wichtig ist.

   • Kosinusähnlichkeit: Diese Metrik misst den Kosinus des Winkels zwischen zwei Vektoren. Verwenden Sie diese, wenn Sie mehr am Verhältnis der Vektoren zueinander interessiert sind als an ihrer Größe.

2. Batch-Größe: Wenn Sie mit einem großen Datensatz arbeiten oder mehrere Abfragen durchführen müssen, kann das Festlegen einer Batch-Größe den Prozess beschleunigen, indem mehrere Vektoren gleichzeitig abgefragt werden.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Feinabstimmung:

Hier finden Sie einen Leitfaden, wie Sie Ihre Abfrage feinabstimmen können:

1. Wählen Sie die Abstandsmetrik aus: Entscheiden Sie sich zwischen 'euclidean' und 'cosine' basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen.

2. Setzen Sie die Batch-Größe: Legen Sie die Anzahl der Vektoren fest, die Sie in einer einzelnen Batch-Verarbeitung verarbeiten möchten.

3. Führen Sie die feinabgestimmte Abfrage aus: Verwenden Sie erneut die Methode 'query', aber diesmal mit den zusätzlichen Parametern.

Hier ist ein Python-Codeausschnitt zur Veranschaulichung:

# Definieren Sie den Abfrage-Vektor
query_vector = [0.2, 0.4, 0.1, ...]
 
# Setzen Sie die Anzahl der nächsten Vektoren, die abgerufen werden sollen
top_k = 5
 
# Wählen Sie die Abstandsmetrik aus
distance_metric = 'euclidean'
 
# Setzen Sie die Batch-Größe für mehrere Abfragen
batch_size = 100
 
# Führen Sie die feinabgestimmte Abfrage aus
query_result = index.query(vector=query_vector, top_k=top_k, metric=distance_metric, batch_size=batch_size)

Indem Sie diese Feinabstimmungstechniken beherrschen, können Sie Ihre LlamaIndex-Abfragen gezielter und effizienter gestalten und so den größtmöglichen Nutzen aus Ihren hochdimensionalen Daten ziehen.

Was können Sie mit LlamaIndex erstellen?

Sie kennen die Grundlagen, aber was können Sie eigentlich mit LlamaIndex erstellen? Die Möglichkeiten sind vielfältig, insbesondere wenn Sie seine Kompatibilität mit Large Language Models (LLMs) berücksichtigen.

LlamaIndex für fortschrittliche Suchmaschinen

Eine der überzeugendsten Anwendungen von LlamaIndex liegt im Bereich der fortschrittlichen Suchmaschinen. Stellen Sie sich eine Suchmaschine vor, die nicht nur relevante Dokumente aufruft, sondern auch den Kontext Ihrer Anfrage versteht. Mit LlamaIndex können Sie genau das umsetzen.

Hier ist ein schnelles Beispiel, um zu zeigen, wie Sie mit LlamaIndex und dem Keyword-basierten Index eine grundlegende Suchmaschine erstellen können.

# Initialisieren Sie den Keyword-basierten Index
from llamaindex import KeywordBasedIndex
search_index = KeywordBasedIndex()
 
# Fügen Sie einige Dokumente hinzu
search_index.add_text("doc1", "Lamas sind großartig.")
search_index.add_text("doc2", "Ich liebe das Programmieren.")
 
# Führen Sie eine Abfrage durch
results = search_index.query("Lamas", top_k=2)

LlamaIndex für Empfehlungssysteme

Eine weitere faszinierende Anwendung ist der Aufbau von Empfehlungssystemen. Ob es um die Empfehlung ähnlicher Produkte, Artikel oder sogar Songs geht, der Vector Store Index von LlamaIndex kann ein Game Changer sein.

Hier ist, wie Sie ein grundlegendes Empfehlungssystem einrichten könnten:

# Initialisieren Sie den Vector Store Index
from llamaindex import VectorStoreIndex
rec_index = VectorStoreIndex(dimensions=50)
 
# Fügen Sie einige Produkthierarchien hinzu
rec_index.add_vector("product1", [0.1, 0.2, 0.3, ...])
rec_index.add_vector("product2", [0.4, 0.5, 0.6, ...])
 
# Führen Sie eine Abfrage durch, um ähnliche Produkte zu finden
similar_products = rec_index.query(vector=[0.1, 0.2, 0.3, ...], top_k=5)

LlamaIndex vs. LangChain

Wenn es darum geht, Anwendungen basierend auf Large Language Models (LLMs) zu entwickeln, kann die Wahl des Frameworks den Erfolg des Projekts erheblich beeinflussen. Zwei Frameworks, die in diesem Bereich Aufmerksamkeit erregt haben, sind LlamaIndex und LangChain. Beide haben ihre eigenen einzigartigen Funktionen und Vorteile, aber sie erfüllen unterschiedliche Anforderungen und sind für spezifische Aufgaben optimiert. In diesem Abschnitt gehen wir auf technische Details ein und stellen Beispielcodes zur Verfügung, um Ihnen die wichtigsten Unterschiede zwischen diesen beiden Frameworks zu verdeutlichen, insbesondere im Kontext der Retrieval-Augmented Generation (RAG) für die Entwicklung von Chatbots.

Kernfunktionen und technische Möglichkeiten

LangChain

1. Allzweck-Framework: LangChain wurde entwickelt, um ein vielseitiges Werkzeug für eine breite Palette von Anwendungen zu sein. Es ermöglicht nicht nur das Laden, Verarbeiten und Indexieren von Daten, sondern bietet auch Funktionen zur Interaktion mit LLMs.

   Beispielcode:

   const res = await llm.call("Erzähl mir einen Witz");

2. Flexibilität: Eine der herausragenden Eigenschaften von LangChain ist ihre Flexibilität. Benutzer können das Verhalten ihrer Anwendungen umfassend anpassen.

3. High-Level APIs: LangChain abstrahiert die meisten Komplexitäten bei der Arbeit mit LLMs und bietet hochrangige APIs, die einfach und benutzerfreundlich sind.

   Beispielcode:

   const chain = new SqlDatabaseChain({
     llm: new OpenAI({ temperature: 0 }),
     database: db,
     sqlOutputKey: "sql",
   });
   const res = await chain.call({ query: "Wie viele Tracks gibt es?" });

4. Fertige Chains: LangChain wird mit einsatzbereiten Chains wie SqlDatabaseChain geliefert, die angepasst oder als Grundlage für den Aufbau neuer Anwendungen verwendet werden können.

LlamaIndex

1. Spezialisiert auf Suche und Abfrage: LlamaIndex wurde für den Aufbau von Such- und Abfrageanwendungen entwickelt. Es bietet eine einfache Schnittstelle zum Abfragen von LLMs und zum Abrufen relevanter Dokumente.

   Beispielcode:

   query_engine = index.as_query_engine()
   response = query_engine.query("Stackoverflow ist fantastisch.")

2. Effizienz: LlamaIndex ist für hohe Leistung optimiert und daher die bessere Wahl für Anwendungen, die große Datenmengen schnell verarbeiten müssen.

3. Datenverbindungen: LlamaIndex kann Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich APIs, PDFs, SQL-Datenbanken und vielem mehr, aufnehmen und bietet eine nahtlose Integration in LLM-Anwendungen.

4. Optimierte Indizierung: Eine der wichtigsten Funktionen von LlamaIndex ist seine Fähigkeit, aufgenommene Daten in Zwischenrepräsentationen zu strukturieren, die für schnelle und effiziente Abfragen optimiert sind.

Wann welches Framework verwenden?

1. Allgemeine Anwendungen: Wenn Sie einen Chatbot entwickeln, der flexibel und vielseitig sein soll, ist LangChain die ideale Wahl. Ihre Allgemeingültigkeit und die hochrangigen APIs machen sie für eine breite Palette von Anwendungen geeignet.

2. Schwerpunkt Suche und Abfrage: Wenn die Hauptfunktion Ihres Chatbots die Suche und das Abrufen von Informationen ist, ist LlamaIndex die bessere Option. Ihre spezialisierten Indizierung- und Abfragefähigkeiten machen sie besonders effizient für solche Aufgaben.

3. Kombinierte Verwendung: In einigen Szenarien kann es von Vorteil sein, beide Frameworks zu verwenden. LangChain kann allgemeine Funktionen und Interaktionen mit LLMs übernehmen, während LlamaIndex spezialisierte Such- und Abfrageaufgaben verwaltet. Diese Kombination bietet einen ausgewogenen Ansatz und nutzt die Flexibilität von LangChain und die Effizienz von LlamaIndex.

   Beispielcode für die kombinierte Verwendung:

   # LangChain für allgemeine Funktionen
   res = llm.call("Erzähle mir einen Witz")
    
   # LlamaIndex für spezialisierte Suche
   query_engine = index.as_query_engine()
   response = query_engine.query("Erzähle mir etwas über den Klimawandel.")

Also, welches sollte ich wählen? LangChain oder LlamaIndex?

Die Entscheidung zwischen LangChain und LlamaIndex - oder die Entscheidung, beide zu verwenden - sollte von den spezifischen Anforderungen und Zielen Ihres Projekts geleitet werden. LangChain bietet eine breitere Palette von Funktionen und eignet sich ideal für allgemeine Anwendungen. LlamaIndex hingegen hat sich auf effiziente Suche und Abfrage spezialisiert und ist daher für datenintensive Aufgaben geeignet. Durch das Verständnis der technischen Feinheiten und Fähigkeiten jedes Frameworks können Sie eine informierte Entscheidung treffen, die am besten zu Ihren Chatbot-Entwicklungsanforderungen passt.

Fazit

Jetzt solltest du ein solides Verständnis davon haben, worum es bei LlamaIndex geht. Von seinen spezialisierten Indizes über seine breite Palette von Anwendungen bis hin zu seinem Vorteil gegenüber anderen Tools wie LangChain erweist sich LlamaIndex als unverzichtbares Werkzeug für jeden, der mit Large Language Models arbeitet. Egal, ob Sie eine Suchmaschine, ein Empfehlungssystem oder jede Anwendung entwickeln, die effiziente Abfragen und Datenabruf erfordert, LlamaIndex hat Sie abgedeckt.

Häufig gestellte Fragen zu LlamaIndex

Lassen Sie uns einige der häufigsten Fragen beantworten, die zu LlamaIndex gestellt werden.

Wofür wird LlamaIndex verwendet?

LlamaIndex wird hauptsächlich als Zwischenschicht zwischen Benutzern und Large Language Models verwendet. Es zeichnet sich durch hohe Leistung bei der Ausführung von Abfragen, der Synthese von Antworten und der Integration von Daten aus und eignet sich daher für eine Vielzahl von Anwendungen wie Suchmaschinen und Empfehlungssysteme.

Ist LlamaIndex kostenfrei nutzbar?

Ja, LlamaIndex ist ein Open-Source-Tool und daher kostenlos nutzbar. Sie können den Quellcode auf GitHub finden und zur Entwicklung beitragen.

Was ist GPT Index und LlamaIndex?

GPT Index ist für textbasierte Abfragen konzipiert und wird in der Regel mit GPT (Generative Pre-trained Transformer)-Modellen verwendet. LlamaIndex hingegen ist vielseitiger und kann sowohl textbasierte als auch vektorbasierte Abfragen verarbeiten, was es mit einer größeren Palette von Large Language Models kompatibel macht.

Was ist die Architektur von LlamaIndex?

LlamaIndex basiert auf einer modularen Architektur, die verschiedene Arten von Indizes wie den Vector Store Index und den Keyword-basierten Index umfasst. Es ist hauptsächlich in Python geschrieben und unterstützt mehrere Algorithmen wie k-NN, TF-IDF und BERT-Embeddings.

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