Llama IndexとVector DBs、GPT 3.5の基礎

目次

1. イントロダクション
2. Llama Indexとは
3. ライブラリの主な特徴
4. 必要なライブラリのインストール
5. データセットのダウンロード
6. ドキュメントオブジェクトの作成
7. エンベディングの作成
8. Pineconeを使用したベクトルデータベースの設定
9. インデックスの作成とクエリエンジンのビルド
10. クエリの実行と結果の表示
11. インデックスの削除
12. まとめ

Llama Indexを使ったPineconeでのプロダクション

イントロダクション

今日は、Llama IndexがPineconeと一緒にプロダクションでどのように使用できるかについて見ていきます。この動画では、ライブラリの詳細には触れません。実際にそれを使用し、どのように開始し、プロダクション向けに設定する方法を見ていきます。Llama Indexは、LM（言語モデル）の取り込みパイプラインを構築するのに役立つライブラリです。私たちは、外部のデータベースや内部のデータベースなど、LMのための情報源からの知識を提供する場合に承認的増強を使用します。これにより、私たちはその知識を引用やその他の方法で参照し、それによって幻覚の可能性も低減されます。Llama Indexはそれをサポートするライブラリです。

Llama Indexとは

Llama Indexは、情報源からの知識を利用して取り込みパイプラインを構築するためのライブラリです。データローダーには、API、PDF、CSVなどの最も一般的なデータソースからデータを簡単に抽出できる機能があります。さらに、異なるデータソース間の接続を追加するためのより高度なデータ構造化の方法も提供します。これにより、PDFからのテキストチャンクの間に接続を追加することができます。また、ポスト検索の再ランキングもサポートしています。

主な特徴

• データローダー: API、PDF、CSVなど、最も一般的なデータソースからデータを抽出
• データの構造化: 異なるデータソース間の接続を追加
• ポスト検索の再ランキング: 検索結果の再ランキング機能をサポート

必要なライブラリのインストール

まずは必要なライブラリをインストールしましょう。以下のコマンドを実行してください。

pip install llama-index pinecone

また、GPUを使用せずに実行する場合は、ハードウェアアクセラレータを無効にします。

import torch

if torch.cuda.is_available():
  device = torch.device("cuda")
else:
  device = torch.device("cpu")

データセットのダウンロード

次に、データセットをダウンロードします。ここでは、SQuADデータセットを使用します。以下のコードを実行してください。

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("squad")

data = dataset["train"]

データセットから必要なカラムを取得し、重複を削除します。

data = data["context", "id", "title"].drop_duplicates()

これでデータセットの準備ができました。

ドキュメントオブジェクトの作成

Llama Indexでは、ドキュメントオブジェクトを使用してデータを操作します。ドキュメントオブジェクトには、ドキュメントIDやメタデータなどの情報を追加することができます。

from llama_index import Document

documents = []

# ドキュメントの作成
for index, row in data.iterrows():
    document = Document(
        id=row["id"],
        text=row["context"],
        info={
            "title": row["title"]
        }
    )
    documents.append(document)

これでドキュメントオブジェクトが作成されました。

エンベディングの作成

次に、エンベディングを作成します。ここではOpenAIのAPIを使用します。まず、APIキーを取得してください。

openai_api_key = "YOUR_API_KEY"

次に、エンベディングを作成します。

from llama_index import EmbeddingPipeline

pipeline = EmbeddingPipeline(
    provider="openai",
    model="text-embedding-002",
    api_key=openai_api_key,
    batch_size=100
)

embeddings = pipeline.embed(documents)

エンベディングが作成されたら、次のステップに進みましょう。

Pineconeを使用したベクトルデータベースの設定

次に、Pineconeを使用してベクトルデータベースを設定します。まず、APIキーと環境を取得します。

pinecone_api_key = "YOUR_API_KEY"
pinecone_environment = "us-west1-gcp"

次に、Pineconeに接続し、インデックスを作成します。

import pinecone

pinecone.init(api_key=pinecone_api_key, environment=pinecone_environment)

index_name = "llama_index"
dimensionality = 1536
metric = "cosine"

if index_name not in pinecone.list_indexes():
    pinecone.create_index(index_name, dimensionality=dimensionality, metric=metric)

index = pinecone.Index(index_name)

index.upsert(items=embeddings)

ベクトルデータベースの設定は以上です。

インデックスの作成とクエリエンジンのビルド

次に、インデックスを作成し、クエリエンジンをビルドします。

from llama_index import QueryEngine

query_engine = QueryEngine()

query_engine.build(index)

これでインデックスとクエリエンジンの準備が完了しました。

クエリの実行と結果の表示

最後に、クエリを実行し、結果を表示します。

query = "University of Notre Dameの工学部はいつ設立されましたか？"

results = query_engine.query(query)
print(results)

このようにして、クエリを実行し、結果を取得することができます。

インデックスの削除

最後に、インデックスを削除します。

pinecone.delete_index(index_name)

これでインデックスが削除されました。

以上が、Llama Indexを使ったPineconeでのプロダクションの設定方法です。Llama Indexは、LMの取り込みパイプラインを構築するための便利なライブラリです。Pineconeを使用することで、より高速なベクトルデータベースを作成し、検索結果を改善することができます。

ハイライト

• Llama Indexは、LMの取り込みパイプラインを構築するためのライブラリです
• Pineconeを使用することで、高速なベクトルデータベースを作成できます
• インデックスの作成とクエリエンジンのビルドを行うことができます

FAQ

Q: Llama Indexはどのような用途に使用できますか？ A: Llama Indexは、LMに外部の知識を与えるための承認的増強パイプラインの構築に使用できます。

Q: データソースとしてどのようなものを使用できますか？ A: Llama Indexは、API、PDF、CSVなど、さまざまなデータソースからデータを抽出することができます。

Q: OpenAI以外のエンベディングプロバイダを使用することはできますか？ A: はい、Llama Indexはさまざまなエンベディングプロバイダをサポートしています。

Q: Pinecone以外のベクトルデータベースを使用することはできますか？ A: はい、Llama Indexはさまざまなベクトルデータベースを使用することができます。

リソース：

• Llama Index ライブラリ

以上がLlama IndexとPineconeを使用したプロダクション向けの設定方法です。これにより、LMの取り込みパイプラインがより効率的になり、検索結果の品質が向上します。ぜひ試してみてください。