认识并使用LlamaIndex

一、认识LlamaIndex

1、是什么

• Llama Index是一个数据框架，辅助基于LLM的应用，去消化理解、结构化、获取私人或特定领域数据。【本质是RAG的一个落地产物。】官方文档

2、为什么要搞Llama Index？

• 一句话：AI应用单纯靠LLM，在一些特定问题上，表现不佳。

例如，我们在电商领域沉淀了很多领域知识，但这些信息并没有被LLM训练过，这使得LLM在回答电商领域的特定问题时，表现不佳。

（1）LLM学习过的信息：大量公开数据，如维基百科、邮件列表、教科书、源代码等。
（2）LLM大概率没有学习过的信息：私人或特定领域数据。

• 因此，为了解决这个问题，我们需要一个数据框架，能够去消化理解、结构化、获取私人或特定领域数据。

3、怎么搞Llama Index？

3.1 方案1：用你的数据对LLM进行微调（fine-tune）

• 缺点：
  • LLM的训练费用高。
  • 由于训练成本，难以用最新信息更新LLM。
  • 可解释性差。当咱向LLM提问时，它如何得出答案并不明显。

3.2 方案2：检索增强生成（RAG）技术

• 思想：
  • （1）首先从你的数据源中检索信息
  • （2）然后把它添加到你的问题作为上下文 【prompt】
  • （3）最后让LLM基于丰富的prompt来回答
• RAG克服了微调方法的所有三个弱点：
  • （1）无需训练，所以成本低。【其实成本并不低，因为需要优质的数据源，这都是要靠人力堆起来的】
  • （2）可以不断提供新数据，供信息检索。
  • （3）LlamaIndex可以向你展示检索到的文档，所以更可信。 【依靠可解释性的工程链路】

4、Llama Index这套数据处理框架能提供什么服务？

4.1 数据连接器（Data connectors）

• 作用：从原始数据源和格式中获取你的现有数据。这些可能是API、PDF、SQL等等。

4.2 数据索引（Data Indexes）

• 作用：将你的数据结构化成中间表达，以便LLM易于消化和高效使用。

4.3 引擎（Engines）

• 作用：为你的数据提供自然语言访问。
  • 例如：
    • 查询引擎是强大的检索界面，用于知识增强输出。
    • 聊天引擎是交谈式界面，用于与你的数据进行多消息的“来回”交互。

4.4 数据代理（Data agents）

• 作用：LLM驱动的知识工作者，通过工具进行增强，从简单的辅助函数到API集成等等。

4.5 应用集成（Application integrations）

• 作用：将LlamaIndex与你的其他生态系统绑定。这可以是LangChain，Flask，Docker，ChatGPT，或者…任何其他东西！

二、使用LlamaIndex

1、通过poetry管理依赖

• macOS，在终端执行：brew install poetry

poetry可以帮助你管理包依赖。

• 对poetry的认知：
  当你在项目的根目录下执行 poetry shell命令时，Poetry会在这个目录中寻找一个名为pyproject.toml的文件，这个文件是Poetry用来管理项目配置和依赖的。如果Poetry在当前目录中找到了pyproject.toml文件，它就会知道需要为这个目录下的项目激活虚拟环境。如果没有找到，Poetry通常会报错，提示没有找到Poetry项目。你可以通过输入exit命令或关闭终端来退出虚拟环境。

（1）在Python开发中，通常推荐为每个项目创建一个独立的虚拟环境，这样能够保证每个项目的依赖库之间不会互相干扰。
（2）在虚拟环境被激活的状态下，你使用python或pip命令安装的库都会被安装到这个虚拟环境中，不会影响到其他项目或全局Python环境。
（3）poetry很像java的maven。pyproject.toml类似于maven的pom.xml

2、创建python项目

• 我在目录/Users/…/code/Python3Code/learnAiEngineering/下新建目录：learn_demo_llama_index
• 执行：poetry init

一路回车，生成pyproject.toml文件后，对文件进行修改。

• 修改pyproject.toml文件：

[tool.poetry]
name = "learn-demo-llama-index"
version = "0.1.0"
description = ""
authors = ["..."]

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.12"

[[tool.poetry.source]]
name = "aliyun"
url = "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/"
priority = "default"

[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"
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我做了2处修改：
（1）删除readme = "README.md"
（2）换源

3、创建并激活虚拟环境，引入所需的依赖

• 创建并激活虚拟环境：peotry shell
• 引入所需的依赖：
  （1）poetry add llama_index
  （2）poetry add ‘httpx[socks]’

4、用PyCharm打开项目

• 项目结构
  

• Add Python Interpreter
  

• 准备数据：data/paul_graham_essay.txt

官方文档提供了

• 编码：

from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
import os

os.environ['http_proxy'] = 'socks5://127.0.0.1:1081'
os.environ['https_proxy'] = 'socks5://127.0.0.1:1081'

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "..."

# Load data and build an index
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()

index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# Query your data
query_engine = index.as_query_engine()

response = query_engine.query("What did the author do growing up?")
print(response)
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如果报错：ModuleNotFoundError: No module named 'pkg_resources'
那么执行：poetry add setuptools
因为 ‘pkg_resources’ 是属于 ‘setuptools’ 的一部分，这将会把 ‘setuptools’ 添加到pyproject.toml文件中，并且安装这个包。

• 结果：The author wrote short stories and also worked on programming, specifically on an IBM 1401 computer in 9th grade.

注意：前提知道“通过代理如何调通openai的api”