學習如何在生產中使用Llama索引和Pinecone

目錄

• 引言
• 安裝必要套件
• 下載數據集
• 建立文檔和節點
• 初始化 Pinecone
• 創建索引
• 使用查詢引擎進行查詢
• 刪除索引
• 結論

引言

今天我們將探討如何在實際生產中使用Llama索引，並結合Pinecone來進行。這是Llama索引庫的介紹，以前被稱為GPT索引。我們不會詳細介紹庫的其他高級功能，只會看到如何實際使用它並開始使用它，以更適合生產的方式，並使用像Pinecone這樣的向量數據庫。對於那些不知道Llama索引的人來說，它是一個庫，幫助我們為我們的LLM構建更好的檢索增強管道。因此，我們在想要給予我們的LM來源知識時使用批准的增強，來自外部世界的知識或者一些內部數據庫之類的東西，這將幫助我們引用這些知識，以便我們可以添加引用等。這也將有助於減少幻覺的可能性，因此Llama索引是支持這種功能的庫。

安裝必要套件

首先，讓我們安裝所需的套件。在此之前，我們需要確認是否需要使用GPU。在Colab上使用GPU需要花費金錢，因此您可以將硬件加速器設置為None，以節省金錢。

下載數據集

下一步，我們需要下載一個數據集。在這裡，我將使用SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）作為示例數據集。我們將獲取所需的列，如ID、上下文和標題，然後移除重複的上下文，因為它們對於我們的目的是多餘的。

建立文檔和節點

Llama索引使用文檔對象，您可以將其視為有關數據上下文的基本對象。對於每篇文檔，我們需要一個文檔ID，此處為可選項。我們還可以添加其他信息，例如標題作為上下文的元數據。

初始化 Pinecone

現在，我們將使用Pinecone作為管理向量數據庫，因此我們需要獲取API密鑰和環境。在Pinecone網站的API Keys部分複製您的API密鑰並記住您的環境。將API密鑰和環境設置為Pinecone初始化參數。

創建索引

接下來，我們需要創建索引以存儲我們的文檔和節點。在創建索引之前，確保維度與文字嵌入模型的維度相同，並選擇適當的度量標準。

使用查詢引擎進行查詢

現在，我們可以通過查詢引擎提交查詢。請在查詢引擎中輸入你想要查詢的問題，並獲得對應的答案。

刪除索引

完成所有操作後，如果您不再使用該索引，請確保刪除它以節省資源。

結論

總結一下，本文介紹了如何在實際生產中使用Llama索引和Pinecone的示例。雖然本視頻只是對該庫的簡單介紹，實際上Llama索引還有更多功能可供使用。但是，通過本文，您已經學會了如何初始化文檔和節點、創建Pinecone索引、使用查詢引擎進行查詢以及刪除索引。希望這對您有所幫助！

FAQ

• Q: Llama索引有哪些高級功能？ A: Llama索引具有許多高級功能，包括數據加載器、數據結構化、后檢索重新排序等。這些功能超出了本文的範圍，但您可以查閱Llama索引的官方文檔以獲取更多詳細信息。

• Q: 是否可以使用其他向量數據庫代替Pinecone？ A: 是的，您可以使用其他向量數據庫來替換Pinecone。Llama索引具有與多個向量數據庫集成的能力，因此您可以根據自己的需求選擇最合適的數據庫。

資源：

• Llama索引官方文檔
• Pinecone官方網站