LlamaIndex چیست؟ چگونه کار می‌کند؟

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) ابزار قدرتمندی هستند که می‌توانند به اطلاعات بسیاری از منابع مختلف دسترسی پیدا نموده و پردازش کنند. با این حال، از آنجایی که آنها بر روی داده‌های عمومی آموزش دیده‌اند، ممکن است در کارهای تخصصی به خوبی عمل نکنند. اینجاست که نقش LlamaIndex مشخص می‌شود. کاربران می‌توانند پایگاه دانش گسترده LLM را به داده‌های خاص از طریق معماری LlamaIndex متصل کنند. به همین دلیل، LLM‌ها می‌توانند فعالیت‌های خلاقانه و تحلیلی را زمانی که در حوزه مورد علاقه کاربر اعمال می‌شوند، به طور موثرتری انجام دهند.
 

LlamaIndex یک ابزار قدرتمند هوش مصنوعی است که پس از راه اندازی GPT در سال 2022 معرفی شد. این ابزار روند توسعه برنامه‌های کاربردی مدل زبانی بزرگ (LLM) را آسان‌تر می‌کند. صرف نظر از میزان تجربه هوش مصنوعی شما، LlamaIndex APIهای قابل تنظیم را متناسب با نیازهای شما ارائه می‌دهد.

LlamaIndex که قبلا به عنوان GPT Index شناخته می‌شد، به توسعه دهندگان کمک می‌کند انواع مختلف داده‌ها را به LLM متصل کنند. می‌توانید آن را با فایل‌هایی مانند PDF و پاورپوینت، برنامه‌هایی مانند Notion و Slack و پایگاه‌های داده مانند Postgres و MongoDB استفاده کنید. دارای کانکتورهای زیادی برای وارد کردن آسان داده‌ها و کار روان با LLM‌ها است؛  LlamaIndex همچنین دارای یک سیستم هوشمند برای بازیابی و جستجوی داده‌ها است که به هر درخواستی که ارائه می‌دهید، پاسخ‌های مفصل و غنی از متن می‌دهد.

به زبان ساده، LlamaIndex به عنوان پلی بین داده‌های شما و یک LLM عمل کرده و یک ایندکس از داده‌های شما ایجاد می‌نماید که برای پاسخ به هر سوال مرتبط استفاده می‌شود. بسته به آنچه شما نیاز دارید، LlamaIndex می تواند انواع مختلفی از ایندکس‌ها را ایجاد کند، مانند ایندکس‌های vector، tree، list یا keyword.

LlamaIndex چگونه کار می‌کند؟

جذب داده‌ها (Ingestion)

LlamaIndex صدها دیتا لودر دارد که به شما امکان می‌دهد منابع داده مختلف را به LLM متصل کنید. می‌تواند به سرویس‌هایی مانند Airtable، Jira و Salesforce متصل شده  و همچنین داده‌ها را از فایل‌ها، اسناد JSON، فایل‌های CSV و منابع unstructured بارگیری کند.
شما می توانید لیست کاملی از دیتا لودرها را در Llama Hub پیدا کنید.

نمایه سازی (Indexing)

پس از وارد کردن داده‌ها، باید آنها را سازماندهی کرد تا بتوان به راحتی توسط یک LLM جستجو شود. LlamaIndex داده‌ها را در ابعاد مختلف نشان می‌دهد و آن را مفیدتر می‌کند که به آن  vector index می‌گویند. هنگامی که داده‌ها به این ترتیب سازماندهی می‌شوند، می‌توان از آنها برای جستجوی معنایی استفاده کرد، به این معنی که می‌تواند موارد مرتبط را به راحتی پیدا کند.

پرس و جو (Querying)

قدرت واقعی LlamaIndex و LLM‌ها در کوئرینگ است. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) در LlamaIndex  پرس و جوی داده را آسان و مبتنی بر زبان طبیعی می‌کند. شما به سادگی می‌توانید کوئری  پرسیده و پس از ساختاردهی داده‌های خود، پاسخ دریافت کنید.
LlamaIndex با ساده‌سازی داده‌ها، ایندکسینگ و پرس‌وجو، توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی قوی را تسهیل می‌کند.

اهمیت Indexing در مدیریت داده‌ها

بازیابی داده‌ها (data retrieval) دقیق و سریع با indexing موثر امکان پذیر می‌شود که برای مدیریت داده در مقیاس بزرگ ضروری است. در زمانی که داده‌ها به صورت تصاعدی در حال گسترش هستند، ابزارهایی مانند LamaIndex به حفظ دسترسی و نظم کمک نموده و امکان قرار دادن و استفاده کارآمد از داده‌های ارزشمند را فراهم می‌کند.
یک فریمورک تخصصی که indexing را یک قدم جلوتر می‌برد. LlamaIndex به جای تمرکز بر بازیابی اطلاعات عمومی، نمایه سازی را به طور خاص برای LLM‌ها تنظیم می‌کند. LlamaIndex به LLM‌ها این توانایی را می‌دهد که با ساختن یک کتابخانه ویژه که برای محققان هوش مصنوعی طراحی شده است، دانش را با سرعت بیشتری به دست آورده و درک کنند. به همین دلیل، برای ایجاد برنامه‌های کاربردی پردازش زبان طبیعی (NLP) قابل اعتماد، مانند چت بات‌ها و سیستم‌های پاسخگوی پرسش، عالی است.

اجزای کلیدی LlamaIndex

لاما هاب (LlamaHub)

1. مخزن دیتا لودر (data loader)  با دسترسی آزاد.
2. دسترسی به بیش از 100 منبع داده و فرمت مختلف را فراهم می‌کند.
3. می تواند اسناد چندوجهی (به عنوان مثال، تبدیل متن تصویر به فرمت قابل تجزیه و تحلیل) را مدیریت کند.

توابع اصلی کوئری (Core query functions)

• Index

1. ساختار داده برای واکشی اطلاعات از اسناد بر اساس درخواست کاربر.
2. اسناد را به اشیاء Node تقسیم می‌کند و از آنها یک ایندکس می‌سازد.
3. بنیادی برای بازیابی اطلاعات نسل افزوده (RAG).

• Retriever

1. ابزاری که از کوئری کاربر برای استخراج داده‌های مرتبط استفاده می‌کند.
2. می‌تواند در بالای ایندکس‌ها یا به طور مستقل توسعه یابد.
3. برای ساخت موتورهای کوئری و موتورهای چت بسیار مهم است.

کوئری انجین (Query Engine)

1. رابط جهانی برای کوئرینگ داده‌ها (querying data).
2. اشکال مختلف برای پاسخگویی به نیازهای مختلف.

چت انجین (Chat Engine)

1. رابط پیشرفته برای مکالمه با داده‌های شما.
2. مشابه موتور کوئری با statefulness  (سابقه مکالمه را به خاطر می‌آورد).
3. با در نظر گرفتن زمینه تعاملات گذشته پاسخ می‌دهد.

ویژگی‌های کلیدی LlamaIndex

LlamaIndex دارای ویژگی‌های مفید بسیاری است که کار با هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را آسان‌تر می‌کند. در اینجا موارد اصلی وجود دارد:

• Data Connectors: داده‌ها را از منابع و فرمت‌های مختلف به راحتی وارد کنید.
• Document Operations: می‌توانید اسناد را در ایندکس،  اضافه، حذف، آپدیت و ریفرش کنید.
• Data Synthesis: ترکیب اطلاعات از چندین سند یا منابع مختلف.
• Router Feature: برای دریافت بهترین نتایج، بین موتورهای جستجوی مختلف انتخاب کنید.
• Hypothetical Document Embeddings: کیفیت پاسخ‌هایی را که دریافت می‌کنید بهبود ببخشید.
• Integrations: سازگار با طیف گسترده‌ای از ابزارها، از جمله LangChain، افزونه‌های ChatGPT، وکتور استوریج و ابزارهای ردیابی (tracing).
• OpenAI Function Calling API: از آخرین API برای عملکردهای پیشرفته پشتیبانی می‌کند.

LlamaIndex انعطاف پذیر است و به شما امکان می‌دهد چندین بخش را متناسب با نیاز خود تغییر دهید:

• مدل زبانی بزرگ (LLM)
• تمپلیت‌های درخواستی (Prompt Templates)
• مدل های تعبیه شده (Embedding Models)
• اسناد

مزایای LlamaIndex

1. Easy Data Connection: منابع داده مانند API، PDF، SQL، NoSQL و اسناد را برای استفاده با برنامه‌های هوش مصنوعی متصل کنید.
2. Store and Index Data: به راحتی داده‌های خصوصی را در وکتور دیتابیس‌ها برای استفاده در برنامه‌های مختلف ادغام کنید.
3. Smart Query Interface: ابزاری داخلی که پاسخ‌های دقیقی از داده‌های شما می‌دهد.

موارد استفاده برای LlamaIndex

1. ربات‌های چت (Chatbots): چت‌بات‌هایی ایجاد کنید که از اطلاعات محصول شما برای تعامل طبیعی و هم‌زمان با مشتریان استفاده می‌کنند.
2. ایجنت هوشمند(Smart Agents): ایجنت هوشمندی ایجاد کنید که می‌تواند با تغییر داده‌ها و گزینه‌های تصمیم گیری سازگار شوند.
3. تعامل داده‌ها (Data Interaction): از زبان طبیعی برای کار با حجم زیادی از داده‌های ساختاریافته به راحتی استفاده کنید.
4. داده‌های پیشرفته (Enhanced Data): داده‌های عمومی را با داده‌های خصوصی خود برای نیازهای برنامه خاص ترکیب کنید.

چالش‌ها و محدودیت‌های LlamaIndex

LlamaIndex یک ابزار قوی برای سازماندهی و جستجوی داده‌ها است، اما چالش‌هایی هم دارد. در این بخش برخی از مشکلات احتمالی که ممکن است با آن روبرو شوید بررسی می‌کنیم:

حجم داده‌ها و سرعت نمایه سازی:

دست زدن به بسیاری از داده‌ها می‌تواند سخت باشد. LlamaIndex ممکن است در سازماندهی سریع مجموعه داده‌های بزرگ مشکل داشته باشد، که می‌تواند یافتن اطلاعات را کند کند.

پیچیدگی یکپارچه سازی:

اتصال LlamaIndex با سیستم‌های فعلی یا منابع داده‌های مختلف می‌تواند مشکل باشد و بنابراین اغلب به مهارت‌های فنی نیاز دارد و می‌تواند زمان زیادی را صرف کند.

دقت و ارتباط نتایج:

اطمینان از دقیق و مرتبط بودن نتایج جستجو می‌تواند یک چالش باشد. راه اندازی LlamaIndex برای ارائه بهترین نتایج برای جستجوهای خاص نیاز به تنظیم دقیق و تنظیمات مداوم دارد.

مقیاس پذیری:

همانطور که داده‌های شما رشد می‌کند، حفظ LlamaIndex به خوبی بدون استفاده از منابع زیاد، کار دشواری است. افزایش مقیاس برای مدیریت کارآمدتر داده‌ها یک چالش است.

تعمیر و نگهداری و به روز رسانی:

نگهداری و به روز رسانی منظم برای LlamaIndex برای درست کار کردن مهم است. پیگیری آخرین به‌روزرسانی‌ها و اطمینان از اینکه همه چیز با سایر سیستم‌های شما به خوبی کار می‌کند، می‌تواند سخت باشد.

انواع مختلف ایندکس در LlamaIndex

LlamaIndex راه‌های زیادی برای سازماندهی داده‌های شما ارائه می‌دهد و هر راه برای برآورده کردن نیازهای خاصی طراحی شده است. در این بخش، انواع مختلف ایندکس را که ممکن است با استفاده از LlamaIndex ایجاد شوند، عملکردهای آنها و برنامه های کاربردی ایده آل برای هر کدام مورد بحث قرار می دهیم.

• List Index

لیست ایندکس داده‌ها را در یک لیست ساده مرتب می‌کند. ابتدا داده‌ها به بخش‌های کوچکتری به نام گره‌ها (nodes) تقسیم می‌شوند. سپس این گره‌ها مرتب می‌شوند. وقتی این ایندکس را جستجو می‌کنید، یکی یکی از گره‌ها عبور می‌کند، مگر اینکه آن را برای انجام کار دیگری تنظیم کنید. همچنین می توانید با استفاده از کلمات کلیدی (keywords ) یا جاسازی‌ها (embeddings) جستجو کنید.

List index برای مرور داده‌ها به ترتیب مفید است، حتی اگر داده‌ها بزرگ باشند. حتی اگر داده‌های بیشتری نسبت به آنچه که مدل زبان می‌تواند به طور معمول پردازش کند داشته باشید، LlamaIndex می‌تواند همه آن‌ها را مدیریت کند.

•  Vector Store Index

وکتور استور ایندکس، داده‌ها را به عنوان جاسازی‌های برداری (vector embeddings) ذخیره می‌کند، که نمایش‌های ریاضی هستند. اینها را می‌توان در یک دیتابیس خاص مانند Milvus نگهداری کرد. وقتی این ایندکس را جستجو می‌کنید، LlamaIndex شبیه ترین گره‌ها را پیدا کرده و آنها را برمی‌گرداند. این نوع برای مقایسه متون بر اساس معنای آنها عالی است و آن را برای درک شباهت معنایی ایده آل می‌کند.

•  Tree Index

داده‌ها با استفاده از ایندکس درختی در یک ساختار درختی مرتب می‌شوند. با شروع از پایین با داده‌های اولیه، رشد می‌کند و هرچه پیش می‌رود خلاصه می‌شود. ایندکس درختی را می‌توان برای مکان یابی سریع اطلاعات هنگام جستجو با حرکت از بالا به پایین استفاده کرد. این امر باعث می‌شود که برای جستجوی متون بزرگ و یافتن اطلاعات از قسمت‌های مختلف متن بدون مرور آن به ترتیب کارآمد باشد.

• Keyword Index

یک ایندکس کلیدواژه، کلمات کلیدی را به گره هایی که حاوی آنها هستند، نگاشت می‌کند. هر کلمه کلیدی می‌تواند به گره های زیادی لینک شود و هر گره می‌تواند کلمات کلیدی زیادی داشته باشد. هنگامی که شما جستجو می‌کنید، به دنبال کلمات کلیدی می‌گردد و فقط گره‌های مرتبط را جستجو می‌کند.
این نوع برای جستجوی مقادیر زیادی از داده‌ها برای کلمات کلیدی خاص بسیار کارآمد است، به‌ویژه زمانی که می‌دانید جستجو روی چه چیزی تمرکز می‌کند، مانند یافتن اطلاعات COVID-19 در اسناد مراقبت‌های پزشکی.

• Knowledge Graph Index

یک ایندکس گراف دانش، یک شاخص از سه‌گانه دانش (subject ، predicate ، object) موجود در اسناد ایجاد می‌کند. شما دو گزینه برای ارائه زمینه برای جستجوی خود دارید: می توانید از نمودار دانش استفاده کنید یا متنی را از هر موجودیت ترکیب نمائید. امکان جستجوهای پیچیده تر در مورد محتوای سند را فراهم می‌کند.

تحولات آینده و نقشه راه

ویژگی‌های آینده
ویژگی‌ها و پیشرفت‌های جدید اغلب به LlamaIndex معرفی می‌شوند. هدف تیم توسعه این است که LlamaIndex را حتی قدرتمندتر نموده و در عین حال وضعیت خود را به عنوان یک ابزار نمایه سازی و بازیابی داده‌های مدرن حفظ کند.
چشم انداز و اهداف بلند مدت
چشم انداز بلند مدت LlamaIndex تبدیل شدن به راهکاری برای مدیریت و بازیابی داده‌ها است. هدف تیم توسعه این کار را از طریق بهبود مستمر پلتفرم، معرفی ویژگی‌های جدید و پتانسیل یکپارچه سازی بهبود یافته انجام خواهد داد.

نتیجه گیری

LlamaIndex یک منبع ارزشمند برای توسعه دهندگان و شرکت‌ها به طور یکسان است زیرا ابزار موثری است که مدیریت و بازیابی داده‌ها را ساده می‌کند. به دلیل انعطاف‌پذیری، مقیاس‌پذیری و قابلیت‌های نمایه‌سازی و جستجوی پیشرفته، کاربران ممکن است به طور موثر حجم عظیمی از داده‌ها را مدیریت و بازیابی کنند.