01LlamaIndex：解锁大型语言模型的上下文增强能力

LlamaIndex：解锁大型语言模型的上下文增强能力

在人工智能快速发展的今天，大型语言模型（LLMs）已成为自然语言处理领域的基石，为人类与数据之间的交互提供了自然语言接口。然而，尽管LLMs在大量公开数据上进行了预训练，它们并未接触到你的特定数据，这些数据可能是私有的，或是针对你试图解决的问题而定制的。这些数据可能隐藏在API之后，存储在SQL数据库中，或被困在PDF和幻灯片中。

什么是上下文增强？

上下文增强使得你的数据能够被LLM用于解决当前的问题。LlamaIndex提供了从原型到生产阶段构建任何上下文增强用例的工具。我们的工具允许你摄取、解析、索引和处理你的数据，并快速实现复杂的查询工作流程，将数据访问与LLM提示相结合。

最流行的上下文增强例子是检索增强生成（RAG），它在推理时将上下文与LLMs结合。

LlamaIndex：上下文增强LLM应用的数据框架

LlamaIndex对如何使用LLMs没有任何限制。你可以将LLMs用作自动补全、聊天机器人、半自主代理等。它只是让使用它们变得更加容易。我们提供的工具包括：

• 数据连接器：从其原生源和格式中摄取你现有的数据，这些数据可以是API、PDF、SQL等。
• 数据索引：将你的数据结构化为易于且高效供LLMs消费的中间表示。
• 引擎：提供自然语言访问你的数据。例如：
  • 查询引擎：强大的问答接口（例如RAG流程）。
  • 聊天引擎：多消息的“来回”交互式数据接口。
  • 代理：由工具增强的LLM驱动的知识工作者，从简单的辅助函数到API集成等。
• 可观测性/评估集成