DataHour Sistema di QA LlamaIndex con Dati Privati e Valutazione Efficace

DataHour Sistema QA LlamaIndex con Dati Privati e Valutazione Efficace

Introduzione

Datahour è una serie web online di un’ora di Analytics Vidhya, in cui esperti del settore condividono le loro conoscenze ed esperienze nel campo della scienza dei dati e dell’intelligenza artificiale. In una di queste sessioni, Ravi Theja, un Data Scientist di successo presso Glance-Inmobi, ha condiviso la sua esperienza nella costruzione e implementazione di modelli di apprendimento automatico all’avanguardia per i sistemi di raccomandazione, le applicazioni NLP e l’IA generativa. Con una laurea magistrale in Informatica presso l’IIIT-Bangalore, Ravi ha consolidato le sue basi nella scienza dei dati e nell’intelligenza artificiale. La sessione ruota attorno a LlamaIndex e a come può costruire sistemi di domande e risposte con dati privati e valutare i sistemi di domande e risposte. In questo articolo, discuteremo i punti chiave della sessione e forniremo una spiegazione dettagliata dell’Indice Llama e delle sue applicazioni.

Cos’è l’Indice Llama?

L’Indice Llama è una soluzione che funge da interfaccia tra fonti di dati esterne e un motore di query. Ha tre componenti: un motore di dati, l’indicizzazione o il successo dei dati e un’interfaccia di query. I connettori dati forniti dall’indice Llama consentono un facile inserimento dei dati da varie fonti, inclusi PDF, file audio e sistemi CRM. L’indice memorizza e indicizza i dati per diversi casi d’uso e l’interfaccia di query estrae le informazioni necessarie per rispondere a una domanda. L’indice Llama è utile per diverse applicazioni, tra cui vendite, marketing, reclutamento, legale e finanza.

Sfide nell’affrontare grandi quantità di dati testuali

La sessione discute delle sfide nell’affrontare grandi quantità di dati testuali e di come estrarre le informazioni corrette per rispondere a una determinata domanda. Dati privati sono disponibili da varie fonti e un modo per utilizzarli è quello di ottimizzare i LLM tramite l’addestramento dei dati. Tuttavia, questo richiede molto sforzo nella preparazione dei dati e manca di trasparenza. Un altro modo è quello di utilizzare prompt con un contesto per rispondere alle domande, ma c’è un limite di token.

Struttura dell’Indice Llama

La struttura dell’Indice Llama prevede la creazione di una panoramica dei dati tramite l’indicizzazione dei documenti. Il processo di indicizzazione prevede la suddivisione del documento di testo in diversi nodi, ognuno con un embedding. Un retriever aiuta a recuperare i documenti per una determinata query e un motore di query gestisce il recupero e il censimento. L’indice Llama ha diversi tipi di indici, con l’indice del negozio di vettori che è il più semplice. Per generare una risposta utilizzando il modello di vendita, il sistema suddivide il documento in nodi e crea un embedding per ogni nodo da memorizzare. La query consiste nel recuperare l’embedding della query e i nodi migliori simili alla query. Il modello di vendita utilizza questi nodi per generare una risposta. Llama è gratuito e si integra con il collapse.

Generare una risposta data una query su indici

Il relatore discute la generazione di una risposta data una query su indici. L’autore spiega che il valore predefinito dell’indicizzazione del negozio di test è impostato su uno, il che significa che utilizzando un vettore per l’indicizzazione verrà preso solo il primo nodo per generare una risposta. Tuttavia, utilizzare l’indice della lista se il LLM dovrà iterare su tutti i nodi per generare una risposta. L’autore spiega anche il framework di creazione e raffinamento utilizzato per generare risposte, in cui il LLM rigenera la risposta in base alla risposta precedente, alla query e alle informazioni del nodo. Il relatore afferma che questo processo è utile per la ricerca semantica e può essere realizzato con poche righe di codice.

Interrogare e riassumere documenti utilizzando una modalità di risposta specifica

Il relatore discute come interrogare e riassumere documenti utilizzando una modalità di risposta specifica chiamata “3 summarize” fornita dallo strumento Mindex. Il processo prevede l’importazione delle librerie necessarie, il caricamento dei dati da varie fonti come pagine web, PDF e Google Drive e la creazione di un indice del negozio di vettori dai documenti. Il testo menziona anche un sistema UI semplice che può essere creato utilizzando lo strumento. La modalità di risposta consente di interrogare i documenti e fornire riassunti dell’articolo. Il relatore menziona anche l’utilizzo di note di origine e supporto di similarità per rispondere alle domande.

Indicizzazione dei file CSV e come possono essere recuperati per le query?

Il testo discute dell’indicizzazione dei file CSV e di come possono essere recuperati per le query. Se un file CSV viene indicizzato, può essere recuperato per una query, ma se viene indicizzato con una riga contenente un punto dati con colonne diverse, potrebbero essere persi alcuni dati. Per i file CSV, è consigliabile inserire i dati in un database WSL e utilizzare un wrapper su qualsiasi database SQL per eseguire il testo U SQL. Un documento può essere suddiviso in più parti; ciascuna è rappresentata come un nodo, un embedding e un testo. Il testo viene suddiviso in base a diversi criteri, come automobili, computer e frasi.

Utilizzare Diverse Texture e Sorgenti di Dati nella Creazione di Indici e Motori di Query

È possibile utilizzare diverse texture e sorgenti di dati nella creazione di indici e motori di query. Creando indici da ogni sorgente e combinandoli in un grafo composito, è possibile recuperare i nodi pertinenti da entrambi gli indici durante la query, anche se le sorgenti di dati si trovano in storie diverse. Il motore di query può anche suddividere una query in più domande per generare una risposta significativa. Il notebook fornisce un esempio di come utilizzare queste tecniche.

Quadro di Valutazione per un Sistema di Domanda e Risposta

Il sistema di indicizzazione Lamb ha sia un contesto di servizio che un contesto di archiviazione. Il contesto di servizio aiuta a definire diversi modelli LLM o modelli di incorporamento, mentre il contesto di archiviazione memorizza note e frammenti di documenti. Il sistema legge e indicizza i documenti, crea un oggetto per la trasformazione delle query e utilizza un motore di query a più passaggi per rispondere alle domande sull’autore. Il sistema suddivide le domande complesse in più query e genera una risposta finale basata sulle risposte delle query intermedie. Tuttavia, valutare le risposte del sistema è fondamentale, soprattutto quando si tratta di grandi sorgenti di dati aziendali. Creare domande e risposte per ogni documento non è fattibile, quindi l’evaluazione diventa cruciale.

Il quadro di valutazione discusso nel testo mira a semplificare il processo di generazione di domande e valutazione delle risposte. Il quadro ha due componenti: un generatore di domande e un valutatore di risposte. Il generatore di domande crea domande da un documento dato e il valutatore di risposte verifica se le risposte del sistema sono corrette. Il valutatore di risposte verifica anche se le informazioni del nodo di origine corrispondono al testo della risposta e alla query. Se tutti e tre sono in linea, la risposta è corretta. Il quadro mira a ridurre il tempo e i costi associati all’etichettatura e alla valutazione manuale.

Conclusione

In conclusione, l’Indice Llama è uno strumento potente che costruisce sistemi con dati privati e valuta i sistemi di domande e risposte. Fornisce un’interfaccia tra le sorgenti di dati esterne e un motore di query, facilitando l’assimilazione di dati da varie fonti e il recupero delle informazioni necessarie per rispondere a una domanda. L’indice Llama è utile per diverse applicazioni, tra cui vendite, marketing, reclutamento, legale e finanza. Il quadro di valutazione discusso nel testo semplifica il processo di generazione di domande e valutazione delle risposte, riducendo il tempo e i costi associati all’etichettatura e alla valutazione manuale.

Domande Frequenti