LlamaIndex, Data Framework for LLM Applications を触ってみました
LlamaIndexは、データを簡単に扱えるようにするためのフレームワークです
おおざっぱにいうと、RAGが簡単に始められます
初心者はもちろん、上級者も使えるようになっているらしいです
ドキュメントは
LlamaIndex - LlamaIndex
Starter Tutorial (OpenAI) - LlamaIndex のTutorialをやってみます
UbuntuのPythonが使える環境でやっています
事前準備でOPENAIのキーをセット
export OPENAI_API_KEY=XXXXX
RAGに使いたいコンテンツを準備、ChatGPTでスティーブジョブズの生い立ちを作ってもらってtxtにしました
$ tree
.
├── data
│ └── Steve_Jobs_Biography.txt
└── starter.py
なディレクトリ構成にしてます
starter.pyを作成
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("Who were Steve Jobs' friends?")
print(response)
print(response)
は出力確認なので、RAG実行部分は5行!!
実行
$ python starter.py
Steve Jobs' friends were Steve Wozniak, who was his high school friend and co-founder of Apple Computer.
渡したtxtから情報を拾ってそうでした
RAGするならLlamaIndexがいいかもしれません
RAG以外にコンテンツを取り込むものには使えるみたいですF
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