LangChainの使い方 LlamaIndex編 - Qiita
1. はじめに 注: 初稿を書いたあとでLlamaIndexのAPI仕様が大きく変更されました。そのため、記載のソースコードや準備するデータの仕様に関する記述をllama-index==0.6.8に準拠したものに変更いたしました。 本記事は、下記の続編です。 前回紹介しきれなかった外部データを利用した回答精度の向上など、さらなるLLM(大規模言語モデル)の利活用をLangChainなどで実現する手段を解説していきます。 2. LlamaIndexの使い方 LangChainを使って外部データをLLMに受け渡す方法のひとつとして、LlamaIndex(旧名称: GPT Index)を使う方法を紹介します。 LlamaIndexとは、主に以下2点の機能を担うライブラリです。 LLMに外部情報を受け渡すための構造化データを作成する 作成した構造化データを踏まえて質問に回答するようLLMに要求する
LlamaIndexのCSVローダーを使って独自CSV情報に関する質問をしてみた - Qiita
LlamaIndexとは LlamaIndex (旧GPTIndex) は、LLM(大規模言語モデル)と外部データの間を中継してくれるOSSです。公式ドキュメントによると以下のような機能を持ち合わせており、ざっくりというと既存のデータに対してインデックスを予め張る事でプロンプトがより適切な回答をしてくれるようになる仕組みを提供してくれます。 LlamaIndex機能 様々なデータ形式(API、PDF、ドキュメント、SQL など)の既存のデータソースへのコネクタを提供 非構造化データと構造化データのインデックスを提供 ユーザーがプロンプトを入力すると、その情報に関するデータを補強した出力を取得するためのインターフェイスを提供 コストパフォーマンスのバランスを考慮した便利なツールセットを提供 ローダー LlamaIndexはその機能の説明にあった通り独自データへのデータコネクタを提供しており、
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