开发者的LlamaIndex入门指南 原创

LlamaIndex是一个专注于检索增强生成(RAG)的工具，可以协助您丰富大模型的数据提示。本文将用实例向您展示和介绍。

众所周知，GPT（General Pretrained Transformer）为我们描述了一套通过各种矩阵乘法，实现输入、转换和输出的循环。其中的单词（实际上是文本、声音或图像的令牌）会被转换为具有足够维度的矢量，从而表达内在意义。如下图所示，为了确保被传入的上下文是可以计算的，我们需要注意其临近的动词，并通过更多的矩阵乘法块，来移动向量，进而更接近其上下文的真正含义（例如，“黑洞”就不仅仅是一个黑暗的洞穴的含义）。

不过，GPT产品的瓶颈在于：其对于下一个词的猜测，顶多只能和输入文本语料库的水平相当。而如果我们需要向ChatGPT询问那些它尚未学习过的文本时，鉴于输入窗口的限制，我们无法将大量文本一次性塞入查询中。而此时，我们就需要用RAG来对提示进行“丰富”。

如果您使用过矢量数据库，那么一定听说过RAG，它是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的缩写，是一种在无需重新训练的情况下，将新数据引入大语言模型（LLM）的方法。而LlamaIndex（https://docs.llamaindex.ai/en/stable/）则是一个专注于检索的工具，可被用来协助您“丰富”数据的提示。

开始使用LlamaIndex

如果您想直接上手LlamaIndex，其快速的开始链接--https://docs.llamaindex.ai/en/stable/getting_started/installation/，给出了“5行代码”入手法。

在Mac上，我选择使用Visual Studio Code来安装并运行Python 3。为此，我会打开一个Warp终端，并输入如下命令：

>brew install python3

完成后，我们可以通过如下截图予以确认：

接着，我会在该空文件夹中启动Visual Studio 。在安装了Python扩展后，我使用Python来创建环境，即：从命令面板（Palette）中创建了一个特定于项目的虚拟环境。然后，我选择了Venv，并最后确认了自己正在使用的是刚刚安装好的Python：

根据LlamaIndex的说明，我们需要在Visual Studio Code的虚拟环境中，使用pip安装lama-index包（注意，是在活动终端而非Warp中）：

下面，我需要向环境出示自己的OpenAI密钥。鉴于在IDE下运行的虚拟环境的特性，我们将其粘贴在Visual Studio Code运行项目所制作的launch.json文件中，是最安全的（当然，您可能需要创建一个OpenAI帐户。）：

.. 
"configurations": 
[ 
{ 
"name": "Python Debugger: Current File", 
"type": "debugpy",
"request": "launch", 
"program": "${file}", 
"console": "integratedTerminal", 
"env": 
{  
"OPENAI_API_KEY": "XXXX" 
} 
} 
] 
..

按照LlamaIndex开始教程中的建议，我从链接--https://raw.githubusercontent.com/run-llama/llama_index/main/docs/docs/examples/data/paul_graham/paul_graham_essay.txt下载并放置了一个名为data的文件夹，其中包含了一本冗长的传记。

在Visual Studio代码中，我创建了一个starter.py文件，其内容如下：

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data() 
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents) 

query_engine = index.as_query_engine() 
response = query_engine.query("What did the author do growing up?") 
print(response)

可见，就算您对Python并无深入的了解，也能依靠llama_index软件包构建出大部分代码。下面展示的是它对于查询的回复：

为了确认我确实调用了OpenAI，以下便是我帐户活动的统计数据：

那么，这段代码到底能做什么呢？它会将新的文本嵌入到矢量存储中，并通过调用VectorStoreIndex以便在查询时提供检索，并在调用进入GPT-3.5之前，以英语形式添加到上下文的窗口中。这便是我在前文中提到的对提示进行“丰富”的实践。

通过添加两行日志代码，我既能够提取大量密集的REST调用，也可以从llama_index包中提取如下实用的提示：

DEBUG:llama_index.core.indices.utils:> Top 2 nodes: 
> [Node 167d0eb4-7dba-4b93-85ec-3f5779b32daa] [Similarity score: 0.819982] 
"What I Worked On February 2021 Before college the two main things 
I worked on, outside of school..." 

> [Node ee847bc2-d56a-4c26-afd7-c4bee9a3d116] [Similarity score: 0.811733] 
"I remember taking the boys to the coast on a sunny day in 2015 and 
figuring out how to deal with ..."

据此，我们可以了解到其后台发生的调用与变化了。

在完成之前，我会在data文件夹中添加另一个文档：莎士比亚的《十四行诗》。虽然我无法保障LLM已经有所“知晓”，但是显然这一堆诗并不会构成具有实际意义的叙事。

据此，我将使用一个故意模糊的问题，来运行如下额外的查询：

.. 
response = query_engine.query("Who is Blessed?") 
print(response)

就此，我得到的简短回答是：

Adonis is Blessed.

是不是非常有趣？在后台，llama_index包“捕获”的是这十四行诗中提到Adonis的如下区域：

“你是被祝福的，你的价值给了你机会，你必须胜利，虽然缺乏希望。你的本质是什么？你是由什么构成的？既然每个人都有自己的影子，而你也有自己的那个。不过，每个影子都能借来指代Adonis和其赝品，也就是去模仿你。在Helen的脸颊上，所有美丽的艺术，就像你在希腊的轮胎上涂上了新的颜色。虽说是春天，但一年后仍会腐朽。一个是你美丽的影子，另一个则是你的慷慨，你是我们所知道的每一个幸福的该有的形状。”

就像我们之前看到的日志节点那样，我也截获到了如下节点信息：

DEBUG:llama_index.core.indices.utils:> Top 2 nodes: 
> [Node 38e29f53-3656-4b55-ab6b-08acf898f122] [Similarity score: 0.766188] 
"Blessed are you whose worthiness gives scope, Being had to triumph, 
being lacked to hope. What i..." 

> [Node 16d55fda-34ac-42cf-9b08-66d2c6944302] [Similarity score: 0.730936] 
"And other strains of woe, which now seem woe, Compared with loss of thee, 
will not seem so. Some..."

可见，其中大部分出自十四行诗的第53节。“blessed”一词确实出现在“Adonis”的附近。

当然，对于表现足够好的LlamaIndex来说，这些都不是问题。我刚刚使用了构建管道的第一步，LlamaIndex后续会为您提供更多的、以这类方式处理文档的解释。

小结

目前，虽然我们仍然缺乏一种全面的语言来描述模型内部发生的事情，但是通过LlamaIndex使用的RAG不乏一种可靠的途径。它既可以增强针对特定领域信息的大语言模型，也可以确保处理结果的可验证性。而这一切都旨在减少错误应答的可能，而这正是当前困扰人工智能的典型问题。

译者介绍

陈峻（Julian Chen），51CTO社区编辑，具有十多年的IT项目实施经验，善于对内外部资源与风险实施管控，专注传播网络与信息安全知识与经验。

原文标题：A Developer’s Guide to Getting Started with LlamaIndex，作者：David Eastman

链接：​​https://thenewstack.io/a-developers-guide-to-getting-started-with-llamaindex/​。