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Maximizando o poder dos Modelos de Linguagem Grandes com LlamaIndex

Maximizando o poder dos Modelos de Linguagem Grandes com LlamaIndex

Os modelos de linguagem de grande porte (LLM) como a série GPT da OpenAI foram treinados em uma ampla gama de dados publicamente disponíveis, demonstrando notáveis capacidades em geração de texto, sumarização, questão-resposta e planejamento. Apesar de sua versatilidade, uma questão frequentemente colocada gira em torno da integração perfeita desses modelos com dados personalizados, privados ou exclusivos.

Empresas e indivíduos estão inundados com dados únicos e personalizados, muitas vezes armazenados em vários aplicativos como Notion, Slack e Salesforce, ou em arquivos pessoais. Para aproveitar os LLM para esses dados específicos, várias metodologias foram propostas e experimentadas.

O fine-tuning representa uma dessas abordagens, consistindo no ajuste dos pesos do modelo para incorporar conhecimento de conjuntos de dados específicos. No entanto, esse processo não está livre de desafios.

Ele exige um esforço substancial na preparação de dados, juntamente com um procedimento de otimização difícil, necessitando de certo nível de experiência em aprendizado de máquina. Além disso, as implicações financeiras podem ser significativas, particularmente ao lidar com grandes conjuntos de dados.

O aprendizado contextual surgiu como uma alternativa, priorizando a elaboração de entradas e prompts para fornecer ao LLM o contexto necessário para gerar saídas precisas. Essa abordagem mitiga a necessidade de retreinamento extensivo do modelo, oferecendo um meio mais eficiente e acessível de integrar dados privados.

Mas a desvantagem disso é sua dependência da habilidade e experiência do usuário na engenharia de prompts. Além disso, o aprendizado contextual nem sempre pode ser tão preciso ou confiável quanto o fine-tuning, especialmente ao lidar com dados altamente especializados ou técnicos. O pré-treinamento do modelo em uma ampla gama de texto da Internet não garante a compreensão de jargão ou contexto específico, o que pode levar a saídas imprecisas ou irrelevantes. Isso é particularmente problemático quando os dados privados são de um nicho específico ou setor da indústria.

Além disso, a quantidade de contexto que pode ser fornecida em um único prompt é limitada, e o desempenho do LLM pode se degradar à medida que a complexidade da tarefa aumenta. Há também o desafio de privacidade e segurança de dados, pois as informações fornecidas no prompt poderiam potencialmente ser confidenciais ou confidenciais.

À medida que a comunidade explora essas técnicas, ferramentas como o LlamaIndex estão ganhando atenção.

LlamaIndex – Integrando dados personalizados com LLMs

LlamaIndex foi iniciado por Jerry Liu, ex-cientista de pesquisa da Uber. Enquanto experimentava o GPT-3 no outono passado, Liu notou as limitações do modelo em lidar com dados privados, como arquivos pessoais. Essa observação levou ao início do projeto de código aberto LlamaIndex.

A iniciativa atraiu investidores, garantindo US$ 8,5 milhões em uma recente rodada semente de financiamento.

O LlamaIndex facilita a ampliação de LLMs com dados personalizados, preenchendo a lacuna entre modelos pré-treinados e casos de uso de dados personalizados. Por meio do LlamaIndex, os usuários podem alavancar seus próprios dados com LLMs, liberando a geração de conhecimento e raciocínio com insights personalizados.

Os usuários podem fornecer facilmente aos LLMs seus próprios dados, promovendo um ambiente onde a geração de conhecimento e o raciocínio são profundamente personalizados e perspicazes. O LlamaIndex aborda as limitações do aprendizado contextual, fornecendo uma plataforma mais amigável e segura para a interação com dados, garantindo que até aqueles com experiência limitada em aprendizado de máquina possam aproveitar todo o potencial dos LLMs com seus dados privados.

Conceitos e insights de alto nível

1. Geração Aumentada por Recuperação (RAG)

RAG é um processo bifurcado projetado para combinar LLMs com dados personalizados, melhorando assim a capacidade do modelo de fornecer respostas mais precisas e bem informadas. O processo compreende:

Fase de indexação: Esta é a fase preparatória onde os alicerces para a criação da base de conhecimento são lançados.

Fase de consulta: Aqui, a base de conhecimento é vasculhada em busca de contextos relevantes para ajudar os LLMs a responder às consultas.

2. Tipos de índices no LlamaIndex

O LlamaIndex oferece diferentes tipos de índice, cada um para necessidades e casos de uso diferentes. No cerne desses índices estão os “nós”, como discutido acima. Vamos tentar entender os índices LlamaIndex com suas mecânicas e aplicações:

  • Índice de lista: Alinha os nós sequencialmente como uma lista. Ideal para consultas sequenciais.
  • Índice de repositório de vetores: Aqui, os nós se transformam em embeddings de vetor. Útil se seu fluxo de trabalho depende da comparação de texto para similaridade semântica por meio de pesquisa vetorial.
  • Índice de árvore: O dado de entrada evolui para uma estrutura de árvore, construída de baixo para cima a partir dos nós folha (os chunks de dados originais). A indexação de árvore torna a consulta de longos trechos de texto mais eficiente.
  • Índice de palavras-chave: Um mapa de palavras-chave para nós forma o núcleo de um índice de palavras-chave. Quando consultado, as palavras-chave são extraídas da consulta e apenas os nós mapeados são destacados.

Instalando e usando o LlamaIndex

Instalar o LlamaIndex é um processo simples, podendo ser feito diretamente do Pip ou da fonte.

Uma vez instalado, é bastante simples carregar uma página da web e fazer perguntas específicas para extrair insights. Por exemplo:

import os
from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleWebPageReader

# Carregar URL em documents
url = "http://www.paulgraham.com/fr.html"
documents = SimpleWebPageReader(html_to_text=True).load_data([url])

# Criar índice de repositório de vetores 
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# Fazer perguntas contra os dados carregados
response = query_engine.query("Quais são os 3 melhores conselhos de Paul para levantar dinheiro?")
print(response)

Isso cria uma poderosa ferramenta para extrair informações específicas de uma página da web, simplesmente fazendo uma pergunta.

LlamaIndex vs Langchain

Sua escolha entre LlamaIndex e Langchain dependerá do objetivo do seu projeto. Se você deseja desenvolver uma ferramenta de busca inteligente, o LlamaIndex é uma ótima escolha, sendo excelente como um mecanismo inteligente de armazenamento para recuperação de dados.

Por outro lado, se você deseja criar um sistema como o ChatGPT com capacidades de plug-in, o Langchain é a escolha certa. Em resumo, enquanto o LlamaIndex se destaca no manuseio de dados, o Langchain orquestra várias ferramentas para entregar uma solução holística.

Perguntas frequentes

O que é LlamaIndex?

O LlamaIndex é uma ferramenta open source que facilita a ampliação de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) com dados personalizados do usuário, preenchendo a lacuna entre modelos pré-treinados e casos de uso de dados personalizados.

Como o LlamaIndex funciona?

O LlamaIndex utiliza a abordagem de Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Os dados do usuário são indexados e armazenados. Quando uma consulta é feita, o LlamaIndex recupera o contexto relevante para ajudar o LLM a gerar uma resposta precisa.

Quais são os benefícios do LlamaIndex?

O LlamaIndex possibilita que qualquer pessoa aproveite o poder dos LLMs com seus próprios dados, sem a necessidade de expertise em machine learning. Ele também aborda limitações como a quantidade limitada de contexto nos prompts e problemas com dados técnicos ou especializados.

O LlamaIndex é melhor que o fine-tuning?

O LlamaIndex fornece uma alternativa mais fácil e eficiente ao fine-tuning, que pode ser demorado e exigir recursos significativos. No entanto, o fine-tuning ainda pode superar o LlamaIndex em alguns casos com conjuntos de dados altamente técnicos.

O que diferencia o LlamaIndex do Langchain?

O Langchain é focado em criar sistemas de conversação multifuncionais, enquanto o LlamaIndex se concentra em viabilizar a busca inteligente de dados personalizados. O Langchain orquestra várias ferramentas, enquanto o LlamaIndex é otimizado para indexação e recuperação de dados.

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