LlamaIndex 使い方
LlamaIndexは、カスタムデータソースを大規模言語モデル(LLM)に接続するための強力なオープンソースデータフレームワークであり、ドメイン特有の知識によって強化されたインテリジェントなアプリケーションの作成を可能にします
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LlamaIndexをインストール: pipを使用してLlamaIndexパッケージをインストールします: pip install llama-index
OpenAI APIキーを設定: OpenAI APIキーを環境変数として設定します: export OPENAI_API_KEY='your-api-key-here'
必要なモジュールをインポート: llama_indexから必要なモジュールをインポートします: from llama_index import GPTVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
ドキュメントをロード: SimpleDirectoryReaderを使用してドキュメントをロードします: documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()
インデックスを作成: ドキュメントからベクターストアインデックスを作成します: index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents)
インデックスをクエリ: クエリエンジンを作成し、質問をします: query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query('Your question here')
設定をカスタマイズ(オプション): 特定のユースケースに必要なLLM、埋め込みモデル、またはその他の設定をカスタマイズします
高度な機能を実装(オプション): カスタムデータコネクタ、異なるインデックスタイプ、または他のツールやサービスとの統合など、より高度な機能を探ります
LlamaIndexのよくある質問
LlamaIndexは、カスタムデータソースを大規模言語モデル(LLM)に接続するためのオープンソースデータフレームワークです。プライベートまたはドメイン特有の知識を強化したLLM駆動のアプリケーションを構築するためのデータの取り込み、インデックス作成、クエリツールを提供します。
LlamaIndex の月間トラフィック傾向
LlamaIndexは、11月に572Kのアクセス数を記録し、トラフィックが2.9%減少しました。最近の製品アップデートの不足や、教育などの新しい市場に進出したLlama 2を搭載したLlama 3.2およびMetaのGeminiアプリのリリースが、ユーザーエンゲージメントに影響を与えた可能性があります。
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