LlamaIndex 사용법
LlamaIndex는 사용자 정의 데이터 소스를 대규모 언어 모델(LLM)에 연결하기 위한 강력한 오픈 소스 데이터 프레임워크로, 도메인 특정 지식으로 강화된 지능형 애플리케이션을 생성할 수 있게 합니다.
더 보기LlamaIndex 사용 방법
LlamaIndex 설치: pip를 사용하여 LlamaIndex 패키지를 설치합니다: pip install llama-index
OpenAI API 키 설정: 환경 변수로 OpenAI API 키를 설정합니다: export OPENAI_API_KEY='your-api-key-here'
필요한 모듈 가져오기: llama_index에서 필요한 모듈을 가져옵니다: from llama_index import GPTVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
문서 로드: SimpleDirectoryReader를 사용하여 문서를 로드합니다: documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()
인덱스 생성: 문서에서 벡터 저장소 인덱스를 생성합니다: index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents)
인덱스 쿼리: 쿼리 엔진을 생성하고 질문을 합니다: query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query('Your question here')
설정 사용자 정의 (선택 사항): 특정 사용 사례에 필요한 LLM, 임베딩 모델 또는 기타 설정을 사용자 정의합니다
고급 기능 구현 (선택 사항): 사용자 정의 데이터 커넥터, 다양한 인덱스 유형 또는 다른 도구 및 서비스와의 통합과 같은 더 고급 기능을 탐색합니다
LlamaIndex 자주 묻는 질문
LlamaIndex는 사용자 정의 데이터 소스를 대형 언어 모델(LLM)에 연결하기 위한 오픈 소스 데이터 프레임워크입니다. 이는 개인 또는 도메인 특정 지식으로 증강된 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위해 데이터를 수집, 인덱싱 및 쿼리하는 도구를 제공합니다.
LlamaIndex 월간 트래픽 동향
LlamaIndex는 11월에 572K 방문으로 2.9%의 트래픽 감소를 보였습니다. 최근 제품 업데이트의 부재와 교육과 같은 새로운 시장으로 확장된 Llama 2 기반의 Llama 3.2와 Meta's Gemini 앱의 출시가 사용자 참여에 영향을 미쳤을 수 있습니다.
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