LlamaIndex는 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 지능형 에이전트를 구축하기 위한 선도적인 데이터 프레임워크입니다. 이는 핵심적인 문제, 즉 LLM이 방대한 데이터로 훈련되었지만 사용자의 개인 데이터로 훈련되지 않았다는 점을 해결합니다. LlamaIndex는 검색 증강 생성(RAG) 기술을 통해 사용자의 데이터를 LLM의 기존 데이터에 추가하여 이 문제를 해결합니다.
LlamaIndex는 기존 데이터 소스 및 데이터 형식(API 등)을 섭취하기 위한 데이터 커넥터를 제공하여 다양한 데이터 소스의 원활한 통합을 지원합니다.
가장 인기 있는 컨텍스트 증강 예시는 검색 증강 생성 또는 RAG이며, 이는 추론 시 컨텍스트를 LLM과 결합합니다. RAG에서 데이터는 로드되어 쿼리를 위해 준비되거나 "인덱싱"됩니다. 사용자 쿼리는 인덱스에 작용하여 데이터를 가장 관련성 높은 컨텍스트로 필터링합니다. 그런 다음 이 컨텍스트와 쿼리가 함께 LLM 및 프롬프트로 전송되고 LLM은 응답을 제공합니다.
LlamaIndex는 LLM 사용 방식에 제한을 두지 않습니다. LLM을 자동 완성, 챗봇, 에이전트 등으로 사용할 수 있습니다.
LlamaIndex는 특정 작업 검색에 도움이 되는 몇 가지 핵심 추상화를 제공합니다. 여기에는 라우터 모듈과 데이터 에이전트 모듈이 포함됩니다. 또한 일부 고급 쿼리 엔진 모듈과 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 연결하는 기타 모듈도 포함됩니다.
LlamaIndex는 비구조화된 문서에서 자연어 쿼리를 사용하여 RAG를 실행하는 기능을 제공합니다. LlamaIndex는 또한 텍스트-SQL 및 텍스트-Pandas를 통해 구조화된 데이터를 쿼리하는 방법을 제공합니다. 구조화된 데이터 추출: LLM은 자연어를 처리합니다.
LlamaIndex는 RAG 시스템을 구축하기 위한 유연하고 모듈화된 프레임워크로, 개발자가 특정 요구 사항에 따라 기능을 사용자 정의하고 확장할 수 있습니다.
RAG 기술을 통해 기업은 내부 문서, 매뉴얼, 정책 등을 지능형 Q&A 시스템으로 전환할 수 있습니다.
기업 제품 정보 및 고객 이력 데이터를 결합하여 보다 정확한 고객 서비스를 제공합니다.
연구원이 대량의 문헌에서 관련 정보를 신속하게 추출하도록 돕습니다.
개인 데이터를 기반으로 맞춤형 AI 비서를 구축합니다.
LlamaIndex는 생산 환경에서 고성능 RAG 응용 프로그램을 구축하기 위한 지원을 제공하여 시스템의 안정성과 확장성을 보장합니다.
구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 혼합 처리를 지원하여 포괄적인 데이터 통합 기능을 제공합니다.
Amazon Bedrock, Elasticsearch 등 다양한 클라우드 서비스 및 기술 스택과 통합할 수 있습니다.
활발한 오픈 소스 커뮤니티를 보유하고 있으며 풍부한 데이터 로더 및 확장 구성 요소를 제공합니다.
LlamaIndex는 개발자 경험에 중점을 두고 다음과 같은 사항을 제공합니다.
RAG는 강력한 기술입니다. RAG는 검색 및 생성 모델의 장점을 결합하여 고품질 텍스트를 생성합니다. LlamaIndex는 다용도 도구입니다. LlamaIndex는 RAG 시스템을 구축하기 위한 유연하고 모듈화된 프레임워크입니다. RAG에는 많은 응용 프로그램이 있습니다. RAG는 챗봇에서 언어 번역에 이르기까지 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.
LlamaIndex는 개발자에게 완전한 도구 세트를 제공하여 개인 데이터를 기반으로 지능형 AI 응용 프로그램을 간단하고 강력하게 구축할 수 있도록 합니다. 기업 수준의 응용 프로그램이든 개인 프로젝트이든 LlamaIndex는 안정적인 기술 지원과 유연한 솔루션을 제공할 수 있습니다.