LlamaIndex : l'alternative LangChain qui échelle les LLMs

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Jennie Rose

Published on 10/11/2023

Introduction : Qu'est-ce que LlamaIndex ?

LlamaIndex est un outil d'indexation hautes performances spécialement conçu pour améliorer les capacités des modèles de langue volumineux (LLMs). Ce n'est pas qu'un simple optimiseur de requêtes ; c'est un cadre complet qui offre des fonctionnalités avancées telles que la synthèse de réponses, la composition et le stockage efficace des données. Si vous traitez des requêtes complexes et avez besoin de réponses contextuellement pertinentes de haute qualité, LlamaIndex est la solution idéale.

Dans cet article, nous plongerons techniquement dans LlamaIndex, en explorant ses composants de base, ses fonctionnalités avancées et la manière de l'implémenter efficacement dans vos projets. Nous le comparerons également à des outils similaires tels que LangChain pour vous donner une compréhension complète de ses capacités.

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Qu'est-ce que LlamaIndex, en fait ?

LlamaIndex est un outil spécialisé conçu pour augmenter les fonctionnalités des modèles de langue volumineux (LLMs). Il sert de solution complète pour les interactions spécifiques avec les LLMs, excellant notamment dans les scénarios nécessitant des requêtes précises et des réponses de haute qualité.

Requête : Optimisé pour la récupération rapide des données, ce qui en fait l'outil idéal pour les applications sensibles à la vitesse. Synthèse de réponses : Simplifiée pour produire des réponses concises et contextuellement pertinentes. Composition : Permet de construire des requêtes et des flux de travail complexes à l'aide de composants modulaires et réutilisables.

Maintenant, passons aux détails sur LlamaIndex, n'est-ce pas ?

Quels sont les index dans LlamaIndex ?

Les index sont au cœur de LlamaIndex, servant de structures de données contenant les informations à interroger. LlamaIndex propose plusieurs types d'index, chacun étant optimisé pour des tâches spécifiques.

Types d'index dans LlamaIndex

• Index du magasin de vecteurs : Utilise des algorithmes k-NN et est optimisé pour les données de haute dimension.
• Index basé sur les mots-clés : Utilise TF-IDF pour les requêtes basées sur le texte.
• Index hybride : Combinaison d'index basés sur les vecteurs et basés sur les mots-clés, offrant une approche équilibrée.

Index du magasin de vecteurs dans LlamaIndex

L'index du magasin de vecteurs est l'outil de prédilection pour tout ce qui concerne les données de haute dimension. Il est particulièrement utile pour les applications d'apprentissage automatique où vous traitez des points de données complexes.

Pour commencer, vous devrez importer la classe VectorStoreIndex du package LlamaIndex. Une fois importé, initialiser-le en précisant les dimensions de vos vecteurs.

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

Cela configure un index du magasin de vecteurs avec 300 dimensions, prêt à gérer vos données de haute dimension. Vous pouvez maintenant ajouter des vecteurs à l'index et exécuter des requêtes pour trouver les vecteurs les plus similaires.

# Ajout d'un vecteur
vector_index.add_vector(vector_id="vector_1", vector_data=[0.1, 0.2, 0.3, ...])
 
# Exécution d'une requête
query_result = vector_index.query(vector=[0.1, 0.2, 0.3, ...], top_k=5)

Index basé sur les mots-clés dans LlamaIndex

Si vous préférez les requêtes basées sur le texte, l'index basé sur les mots-clés est votre allié. Il utilise l'algorithme TF-IDF pour filtrer les données textuelles, ce qui le rend idéal pour les requêtes en langage naturel.

Commencez par importer la classe KeywordBasedIndex du package LlamaIndex. Une fois cela fait, initialiser-le.

from llamaindex import KeywordBasedIndex
text_index = KeywordBasedIndex()

Vous pouvez maintenant ajouter des données textuelles à cet index et exécuter des requêtes basées sur le texte.

# Ajout de données textuelles
text_index.add_text(text_id="document_1", text_data="Ceci est un document exemple.")
 
# Exécution d'une requête
query_result = text_index.query(text="exemple", top_k=3)

Démarrage rapide avec LlamaIndex : Guide étape par étape

Installer et initialiser LlamaIndex n'est que le début. Pour exploiter pleinement sa puissance, vous devez savoir comment l'utiliser efficacement.

Installation de LlamaIndex

Tout d'abord, installez-le sur votre machine. Ouvrez votre terminal et exécutez :

pip install llamaindex

Ou si vous utilisez conda :

conda install -c conda-forge llamaindex

Initialisation de LlamaIndex

Une fois l'installation terminée, vous devrez initialiser LlamaIndex dans votre environnement Python. C'est ici que vous préparez la scène pour toute la magie qui suivra.

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

Ici, index_type spécifie le type d'index que vous configurez, et dimensions sert à spécifier la taille de l'index du magasin de vecteurs.

Comment effectuer une requête avec l'index du magasin de vecteurs de LlamaIndex

Après avoir configuré avec succès LlamaIndex, vous êtes prêt à explorer ses puissantes capacités de requête. L'index du magasin de vecteurs est conçu pour gérer des données complexes et de haute dimension, ce qui en fait un outil incontournable pour l'apprentissage automatique, l'analyse de données et d'autres tâches computationnelles.

Faites votre première requête avec LlamaIndex

Avant de plonger dans le code, il est crucial de comprendre les éléments de base d'une requête dans LlamaIndex :

1. Vecteur de requête: Il s'agit du vecteur pour lequel vous souhaitez trouver des similarités dans votre ensemble de données. Il doit être dans le même espace dimensionnel que les vecteurs que vous avez indexés.

2. Paramètre top_k: Ce paramètre spécifie le nombre de vecteurs les plus proches de votre vecteur de requête que vous souhaitez récupérer. "k" dans top_k représente le nombre de voisins les plus proches qui vous intéressent.

Voici les étapes pour effectuer votre première requête:

1. Initialisez votre index: Assurez-vous que votre index est chargé et prêt à être interrogé.

2. Spécifiez le vecteur de requête: Créez une liste ou un tableau contenant les éléments de votre vecteur de requête.

3. Définissez le paramètre top_k: Décidez combien de vecteurs les plus proches vous souhaitez récupérer.

4. Exécutez la requête: Utilisez la méthode query pour effectuer la recherche.

Voici un exemple de code Python pour illustrer ces étapes:

# Initialisez votre index (en supposant qu'il s'appelle 'index')
# ...
 
# Définissez le vecteur de requête
query_vector = [0.2, 0.4, 0.1, ...]
 
# Définissez le nombre de vecteurs les plus proches à récupérer
top_k = 5
 
# Exécutez la requête
query_result = index.query(vector=query_vector, top_k=top_k)

Affiner vos requêtes dans LlamaIndex

Pourquoi l'affinage est-il important ?

L'affinage de vos requêtes vous permet d'adapter le processus de recherche aux exigences spécifiques de votre projet. Que vous traitiez du texte, des images ou tout autre type de données, l'affinage peut améliorer considérablement l'exactitude et l'efficacité de vos requêtes.

Paramètres clés pour l'affinage:

1. Métrique de distance: LlamaIndex vous permet de choisir entre différentes métriques de distance, telles que "euclidienne" et "cosinus".

   • Distance euclidienne: Il s'agit de la distance "ordinaire" en ligne droite entre deux points dans l'espace euclidien. Utilisez cette métrique lorsque la magnitude des vecteurs est importante.

   • Similarité cosinus: Cette métrique mesure le cosinus de l'angle entre deux vecteurs. Utilisez-la lorsque vous êtes davantage intéressé par la direction des vecteurs que par leur magnitude.

2. Taille de lot: Si vous traitez un ensemble de données volumineux ou que vous devez effectuer plusieurs requêtes, définir une taille de lot peut accélérer le processus en interrogeant plusieurs vecteurs à la fois.

Guide étape par étape pour l'affinage:

Voici comment procéder pour affiner votre requête:

1. Choisissez la métrique de distance: Choisissez entre "euclidienne" et "cosinus" en fonction de vos besoins spécifiques.

2. Définissez la taille du lot: Déterminez le nombre de vecteurs que vous souhaitez traiter dans un seul lot.

3. Exécutez la requête affinée: Utilisez à nouveau la méthode query, mais cette fois-ci incluez les paramètres supplémentaires.

Voici un exemple de code Python pour illustrer cela:

# Définissez le vecteur de requête
query_vector = [0.2, 0.4, 0.1, ...]
 
# Définissez le nombre de vecteurs les plus proches à récupérer
top_k = 5
 
# Choisissez la métrique de distance
distance_metric = 'euclidienne'
 
# Définissez la taille du lot pour les requêtes multiples
batch_size = 100
 
# Exécutez la requête affinée
query_result = index.query(vector=query_vector, top_k=top_k, metric=distance_metric, batch_size=batch_size)

En maîtrisant ces techniques d'affinage, vous pouvez rendre vos requêtes LlamaIndex plus ciblées et efficaces, et ainsi tirer le meilleur parti de vos données multidimensionnelles.

Que pouvez-vous créer avec LlamaIndex?

Maintenant que vous avez acquis les bases, que pouvez-vous réellement construire avec LlamaIndex? Les possibilités sont vastes, en particulier lorsque vous considérez sa compatibilité avec les modèles linguistiques de grande taille (LLM).

LlamaIndex pour les moteurs de recherche avancés

L'un des usages les plus convaincants de LlamaIndex se trouve dans le domaine des moteurs de recherche avancés. Imaginez un moteur de recherche qui non seulement récupère des documents pertinents, mais comprend également le contexte de votre requête. Avec LlamaIndex, vous pouvez construire exactement cela.

Voici un exemple rapide pour montrer comment vous pourriez configurer un moteur de recherche de base en utilisant l'index basé sur des mots-clés de LlamaIndex.

# Initialisez l'index basé sur des mots-clés
from llamaindex import KeywordBasedIndex
search_index = KeywordBasedIndex()
 
# Ajoutez des documents
search_index.add_text("doc1", "Les lamas sont géniaux.")
search_index.add_text("doc2", "J'adore la programmation.")
 
# Exécutez une requête
results = search_index.query("Lamas", top_k=2)

LlamaIndex pour les systèmes de recommandation

Une autre application fascinante consiste à construire des systèmes de recommandation. Que ce soit pour suggérer des produits similaires, des articles ou même des chansons, l'index de stockage de vecteurs de LlamaIndex peut être un véritable atout.

Voici comment vous pourriez configurer un système de recommandation de base:

# Initialisez l'index de stockage de vecteurs
from llamaindex import VectorStoreIndex
rec_index = VectorStoreIndex(dimensions=50)
 
# Ajoutez quelques vecteurs de produits
rec_index.add_vector("product1", [0.1, 0.2, 0.3, ...])
rec_index.add_vector("product2", [0.4, 0.5, 0.6, ...])
 
# Exécutez une requête pour trouver des produits similaires
similar_products = rec_index.query(vector=[0.1, 0.2, 0.3, ...], top_k=5)

LlamaIndex vs. LangChain

Lorsqu'il s'agit de développer des applications alimentées par des modèles linguistiques de grande taille (LLM), le choix du framework peut avoir un impact significatif sur la réussite du projet. Deux frameworks qui ont retenu l'attention dans ce domaine sont LlamaIndex et LangChain. Ils ont tous deux leurs caractéristiques et avantages uniques, mais ils répondent à des besoins différents et sont optimisés pour des tâches spécifiques. Dans cette section, nous explorerons les détails techniques et fournirons un code d'exemple pour vous aider à comprendre les principales différences entre ces deux frameworks, en particulier dans le contexte du développement de chatbots avec récupération et génération améliorées (RAG).

Fonctionnalités principales et capacités techniques

LangChain

1. Framework polyvalent: LangChain est conçu pour être un outil polyvalent pour une grande variété d'applications. Il permet non seulement le chargement, le traitement et l'indexation des données, mais offre également des fonctionnalités pour interagir avec les LLM.

   Exemple de code:

   const res = await llm.call("Raconte-moi une blague");

2. Flexibilité: L'un des éléments remarquables de LangChain est sa flexibilité. Il permet aux utilisateurs de personnaliser le comportement de leurs applications de manière extensive.

3. API de haut niveau: LangChain abstrait la plupart des complexités liées à l'utilisation des LLM (Large Language Models), offrant des API de haut niveau simples et faciles à utiliser.

   Code d'exemple:

   const chain = new SqlDatabaseChain({
     llm: new OpenAI({ temperature: 0 }),
     database: db,
     sqlOutputKey: "sql",
   });
   const res = await chain.call({ query: "Combien de pistes y a-t-il ?" });

4. Chaînes prêtes à l'emploi: LangChain est préchargé avec des chaînes prêtes à l'emploi telles que SqlDatabaseChain, qui peuvent être personnalisées ou utilisées comme base pour construire de nouvelles applications.

LlamaIndex

1. Spécialisé dans la recherche et la récupération: LlamaIndex est conçu pour la construction d'applications de recherche et de récupération. Il offre une interface simple pour interroger les LLM et récupérer des documents pertinents.

   Code d'exemple:

   query_engine = index.as_query_engine()
   response = query_engine.query("Stackoverflow est génial.")

2. Efficacité: LlamaIndex est optimisé pour les performances, ce qui en fait un meilleur choix pour les applications qui doivent traiter rapidement de grands volumes de données.

3. Connecteurs de données: LlamaIndex peut ingérer des données à partir de différentes sources, y compris des API, des PDF, des bases de données SQL, etc., permettant une intégration transparente dans les applications LLM.

4. Indexation optimisée: L'une des principales caractéristiques de LlamaIndex est sa capacité à structurer les données ingérées en représentations intermédiaires optimisées pour des requêtes rapides et efficaces.

Quand utiliser quel framework?

1. Applications à usage général: Si vous construisez un chatbot qui doit être flexible et polyvalent, LangChain est le choix idéal. Sa nature polyvalente et ses API de haut niveau le rendent adapté à un large éventail d'applications.

2. Orientation recherche et récupération: Si la fonction principale de votre chatbot est de rechercher et de récupérer des informations, LlamaIndex est la meilleure option. Ses capacités d'indexation et de récupération spécialisées le rendent très efficace pour de telles tâches.

3. Combinaison des deux: Dans certains scénarios, il peut être bénéfique d'utiliser les deux frameworks. LangChain peut gérer les fonctionnalités générales et les interactions avec les LLM, tandis que LlamaIndex peut gérer les tâches spécialisées de recherche et de récupération. Cette combinaison peut offrir une approche équilibrée, en tirant parti de la flexibilité de LangChain et de l'efficacité de LlamaIndex.

   Code d'exemple pour une utilisation combinée:

   # LangChain pour les fonctionnalités générales
   res = llm.call("Raconte-moi une blague")
    
   # LlamaIndex pour la recherche spécialisée
   query_engine = index.as_query_engine()
   response = query_engine.query("Parle-moi du changement climatique.")

Alors, lequel dois-je choisir ? LangChain ou LlamaIndex ?

Le choix entre LangChain et LlamaIndex, ou la décision d'utiliser les deux, devrait être guidé par les exigences spécifiques et les objectifs de votre projet. LangChain offre une gamme plus large de fonctionnalités et est idéal pour les applications à usage général. En revanche, LlamaIndex se spécialise dans la recherche et la récupération efficaces, ce qui le rend adapté aux tâches intensives en données. En comprenant les nuances techniques et les capacités de chaque framework, vous pouvez prendre une décision éclairée qui correspond le mieux à vos besoins de développement de chatbot.

Conclusion

À présent, vous devriez avoir une bonne compréhension de ce qu'est LlamaIndex. De ses index spécialisés à sa large gamme d'applications et à son avantage par rapport à d'autres outils tels que LangChain, LlamaIndex se révèle être un outil indispensable pour toute personne travaillant avec les Large Language Models. Que vous construisiez un moteur de recherche, un système de recommandation ou toute application nécessitant une recherche efficace et une récupération de données, LlamaIndex est là pour vous.

FAQ sur LlamaIndex

Répondons maintenant à certaines des questions les plus fréquentes que les gens se posent sur LlamaIndex.

À quoi sert LlamaIndex ?

LlamaIndex est principalement utilisé comme une couche intermédiaire entre les utilisateurs et les Large Language Models. Il excelle dans l'exécution de requêtes, la synthèse de réponses et l'intégration de données, ce qui en fait un outil idéal pour une variété d'applications telles que les moteurs de recherche et les systèmes de recommandation.

LlamaIndex est-il gratuit à utiliser ?

Oui, LlamaIndex est un outil open source, ce qui signifie qu'il est gratuit à utiliser. Vous pouvez trouver son code source sur GitHub et contribuer à son développement.

Qu'est-ce que GPT Index et LlamaIndex ?

GPT Index est conçu pour les requêtes basées sur du texte et est généralement utilisé avec les modèles GPT (Generative Pre-trained Transformer). LlamaIndex, en revanche, est plus polyvalent et peut gérer à la fois des requêtes basées sur du texte et des requêtes basées sur des vecteurs, ce qui le rend compatible avec un plus large éventail de Large Language Models.

Quelle est l'architecture de LlamaIndex ?

LlamaIndex est construit sur une architecture modulaire qui comprend différents types d'index tels que l'Index des vecteurs et l'Index basé sur des mots clés. Il est principalement écrit en Python et prend en charge plusieurs algorithmes tels que k-NN, TF-IDF et les embeddings BERT.

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