LlamaIndex 소개

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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.

추가 정보

LlamaIndex의 기능 및 사용 사례

LlamaIndex 사용 방법 및 FAQ

LlamaIndex이란?

LlamaIndex는 대규모 언어 모델(LLM)과 개인 또는 도메인 특정 데이터 간의 간극을 메우기 위해 설계된 유연하고 종합적인 데이터 프레임워크입니다. 이는 다양한 데이터 소스를 수집, 구조화 및 쿼리하기 위한 도구와 추상화를 제공하여 개발자가 맥락 인식 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다. LlamaIndex는 다양한 데이터 형식과 통합을 지원하여 API, 데이터베이스, PDF 또는 기타 소스에 저장된 사용자 정의 데이터 세트를 사용하여 GPT-4와 같은 LLM의 힘을 활용하는 것을 더 쉽게 만듭니다.

LlamaIndex은 어떻게 작동하나요?

LlamaIndex는 다단계 프로세스를 통해 작동합니다. 먼저, 다양한 소스에서 정보를 수집하기 위해 데이터 커넥터를 사용합니다. 수집된 데이터는 LLM 소비를 위해 최적화된 형식으로 인덱싱되고 저장됩니다. 쿼리가 이루어지면 LlamaIndex는 가장 관련성 높은 정보를 가져오기 위해 정교한 검색 방법을 사용합니다. 이 검색된 맥락은 LLM에 전송되는 프롬프트를 보강하는 데 사용되어 보다 정확하고 맥락적으로 관련된 응답을 가능하게 합니다. LlamaIndex는 다양한 상호 작용 패턴을 용이하게 하기 위해 쿼리 엔진, 채팅 엔진 및 데이터 에이전트와 같은 다양한 구성 요소를 제공합니다. 또한 개발자가 복잡하고 생산 준비가 된 LLM 애플리케이션을 생성할 수 있도록 구조화된 데이터 추출, 평가 및 워크플로 오케스트레이션을 위한 도구를 제공합니다.

LlamaIndex의 이점

LlamaIndex를 사용하면 AI 애플리케이션 개발에 많은 이점이 있습니다. 이는 사용자 정의 데이터를 LLM과 통합하는 복잡성을 크게 줄여 개발자가 더 강력하고 맥락 인식 애플리케이션을 만들 수 있도록 합니다. 프레임워크의 유연성은 특정 사용 사례에 맞게 다양한 구성 요소의 사용자 정의 및 확장을 쉽게 할 수 있게 합니다. LlamaIndex의 종합 도구 키트는 데이터 수집에서 쿼리 및 평가에 이르기까지 LLM 애플리케이션 개발의 전체 수명 주기를 지원합니다. 여러 벡터 저장소, LLM 및 데이터 소스와의 통합은 다양성과 확장성을 제공합니다. 또한, 활발한 오픈 소스 커뮤니티는 커넥터, 도구 및 리소스의 성장하는 생태계에 기여하여 프레임워크의 기능과 지원을 더욱 향상시킵니다.

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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