LlamaIndex
LlamaIndex Integration | Build Retrieval-Augmented Generation applications with Zilliz Cloud and Milvus Vector Database
Используйте эту интеграцию бесплатноИнтеграция с LlamaIndex, создание приложений с расширенными возможностями поиска и генерации с помощью Zilliz Cloud
LlamaIndex (ранее GPT Index) - это фреймворк данных, предназначенный для приложений Large Language Models (LLM), облегчающий получение, структурирование и доступ к частным или специфическим для домена данным. По своей сути, LLM выступают в качестве связующего звена между человеческим языком и данными, полученными на его основе, как структурированными, так и неструктурированными. Несмотря на то, что широко доступные LLM предварительно обучаются на обширных общедоступных наборах данных, в них часто отсутствуют важные данные, что приводит к галлюцинациям или неправильным ответам, генерируемым LLM.
LlamaIndex интегрируется с векторными базами данных:
- Использование внутреннего индекса: LlamaIndex может функционировать как индекс, использующий векторное хранилище. Подобно традиционным индексам, этот индекс на основе LlamaIndex может хранить документы и эффективно отвечать на запросы.
- Интеграция внешних данных: LlamaIndex может извлекать данные из векторных хранилищ, работая как обычный коннектор данных. После получения эти данные могут быть легко интегрированы в структуры данных LlamaIndex для дальнейшей обработки и использования. Такой подход часто называют Retrieval-Augmented Generated или RAG.
Как работает интеграция LlamaIndex с Zilliz Cloud
Узнайте больше о том, как использовать Llama
- Учебник | Начало работы с LlamaIndex
- Docs | Documentation QA using Zilliz Cloud and LlamaIndex
- Видео с Юцзянь Тангом | Постоянное векторное хранилище с LlamaIndex
- Видео с Джерри Лю, генеральным директором LlamaIndex | Повысьте свой LLM с помощью приватных данных с помощью LlamaIndex
- Создание чатбота с помощью Zilliz Cloud, LlamaIndex и LangChain Часть I
- Построение LLM-приложений со 100-кратным ускорением отклика и резким снижением затрат с помощью GPTCache