DataHour Sistema de preguntas y respuestas LlamaIndex con datos privados y evaluación efectiva

DataHour - Sistema de preguntas y respuestas LlamaIndex con evaluación efectiva

Introducción

Datahour es una serie web en línea de 1 hora organizada por Analytics Vidhya, donde expertos de la industria comparten sus conocimientos y experiencia en ciencia de datos e inteligencia artificial. En una de estas sesiones, Ravi Theja, un destacado científico de datos en Glance-Inmobi, compartió su experiencia en la construcción e implementación de modelos de aprendizaje automático de vanguardia para sistemas de recomendación, aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP) e inteligencia artificial generativa. Con una maestría en Ciencias de la Computación de IIIT-Bangalore, Ravi ha afianzado su base en ciencia de datos e inteligencia artificial. La sesión gira en torno a LlamaIndex y cómo puede construir sistemas de preguntas y respuestas con datos privados y evaluar sistemas de preguntas y respuestas. En esta publicación de blog, discutiremos los puntos clave de la sesión y proporcionaremos una explicación detallada del Índice Llama y sus aplicaciones.

¿Qué es el Índice Llama?

El Índice Llama es una solución que actúa como interfaz entre fuentes de datos externas y un motor de consultas. Tiene tres componentes: un motor de datos, indexación o éxito de datos y una interfaz de consulta. Los conectores de datos proporcionados por Llama Index permiten la fácil ingestión de datos desde diversas fuentes, incluyendo PDFs, archivos de audio y sistemas CRM. El índice almacena e indexa los datos para diferentes casos de uso, y la interfaz de consulta recupera la información requerida para responder una pregunta. El índice Llama es útil para diversas aplicaciones, incluyendo ventas, marketing, reclutamiento, legal y finanzas.

Desafíos de lidiar con grandes cantidades de datos de texto

La sesión discute los desafíos de lidiar con grandes cantidades de datos de texto y cómo extraer la información correcta para responder una pregunta dada. Los datos privados están disponibles desde diversas fuentes, y una forma de utilizarlos es ajustar los modelos de lenguaje de aprendizaje automático mediante el entrenamiento de sus propios datos. Sin embargo, esto requiere mucho esfuerzo de preparación de datos y carece de transparencia. Otra forma es utilizar indicaciones con un contexto para responder preguntas, pero hay una limitación de tokens.

Estructura del Índice Llama

La estructura del índice Llama implica crear una visión general de los datos mediante la indexación de documentos. El proceso de indexación implica dividir el documento de texto en diferentes nodos, cada uno con una incrustación (embedding). Un recuperador ayuda a recuperar documentos para una consulta dada, y un motor de consulta gestiona la recuperación y el censo. El índice Llama tiene diferentes tipos de índices, siendo el índice del almacén vectorial el más simple. Para generar una respuesta utilizando el modelo de ventas, el sistema divide el documento en nodos y crea una incrustación para cada nodo para almacenarla. La consulta implica recuperar la incrustación de la consulta y los nodos principales similares a la consulta. El modelo de ventas utiliza estos nodos para generar una respuesta. Llama es gratuito e se integra con el colapso.

Generando una respuesta dada una consulta en los índices

El ponente discute la generación de una respuesta dada una consulta en los índices. El autor explica que el valor predeterminado de la indexación del almacén de prueba se establece en uno, lo que significa que al utilizar un vector para la indexación, solo se tomará el primer nodo para generar una respuesta. Sin embargo, se debe usar el índice de lista si el modelo de lenguaje de aprendizaje automático iterará sobre todos los nodos para generar una respuesta. El autor también explica el marco de creación y refinamiento utilizado para generar respuestas, donde el modelo de lenguaje de aprendizaje automático regenera la respuesta en función de la respuesta anterior, la consulta y la información del nodo. El ponente menciona que este proceso es útil para la búsqueda semántica y se logra con solo unas pocas líneas de código.

Consultando y resumiendo documentos utilizando un modo de respuesta específico

El ponente discute cómo consultar y resumir documentos utilizando un modo de respuesta específico llamado “3 summarize” proporcionado por la herramienta Mindex. El proceso implica importar las bibliotecas necesarias, cargar datos desde diversas fuentes como páginas web, PDFs y Google Drive, y crear un índice de almacén vectorial a partir de los documentos. El texto también menciona un sistema de interfaz de usuario simple que se puede crear utilizando la herramienta. El modo de respuesta permite consultar documentos y proporcionar resúmenes del artículo. El ponente también menciona el uso de notas de origen y soporte de similitud para responder preguntas.

Indexación de archivos CSV y cómo se pueden recuperar para consultas

El texto discute la indexación de archivos CSV y cómo se pueden recuperar para consultas. Si un archivo CSV se indexa, se puede recuperar para una consulta, pero si se indexa con una fila que tiene un punto de datos diferente con diferentes columnas, se puede perder información. Para los archivos CSV, se recomienda ingresar los datos en una base de datos WSL y usar un envoltorio encima de cualquier base de datos SQL para realizar consultas de texto U SQL. Se puede dividir un documento en múltiples fragmentos, cada uno se representa como un nodo, una incrustación y texto. El texto se divide según diferentes textos, como autos, computadoras y oraciones.

Utilizar Diferentes Texturas y Fuentes de Datos en la Creación de Índices y Motores de Consulta

Puedes utilizar diferentes texturas y fuentes de datos al crear índices y motores de consulta. Al crear índices para cada fuente y combinarlos en un gráfico compuesto, puedes recuperar los nodos relevantes de ambos índices al realizar consultas, incluso si las fuentes de datos se encuentran en historias diferentes. El motor de consulta también puede dividir una consulta en múltiples preguntas para generar una respuesta significativa. El cuaderno proporciona un ejemplo de cómo utilizar estas técnicas.

Marco de Evaluación para un Sistema de Preguntas y Respuestas

El sistema de índices Llama tiene tanto un contexto de servicio como un contexto de almacenamiento. El contexto de servicio ayuda a definir diferentes modelos LLM o modelos de embedding, mientras que el contexto de almacenamiento almacena notas y fragmentos de documentos. El sistema lee e indexa documentos, crea un objeto para la transformación de consultas y utiliza un motor de consulta de múltiples pasos para responder preguntas sobre el autor. El sistema divide las preguntas complejas en múltiples consultas y genera una respuesta final basada en las respuestas de las consultas intermedias. Sin embargo, evaluar las respuestas del sistema es fundamental, especialmente al lidiar con fuentes de datos a nivel empresarial. Crear preguntas y respuestas para cada documento no es factible, por lo que la evaluación se vuelve crucial.

El marco de evaluación discutido en el texto tiene como objetivo simplificar el proceso de generación de preguntas y evaluación de respuestas. El marco tiene dos componentes: un generador de preguntas y un evaluador de respuestas. El generador de preguntas crea preguntas a partir de un documento dado y el evaluador de respuestas verifica si las respuestas del sistema son correctas. El evaluador de respuestas también verifica si la información del nodo fuente coincide con el texto de respuesta y la consulta. Si los tres están alineados, la respuesta es correcta. El marco tiene como objetivo reducir el tiempo y el costo asociados con el etiquetado y la evaluación manual.

Conclusión

En conclusión, el Índice Llama es una herramienta poderosa que construye sistemas con datos privados y evalúa sistemas de preguntas y respuestas. Proporciona una interfaz entre fuentes de datos externas y un motor de consulta, lo que facilita la ingestión de datos de diversas fuentes y la obtención de la información requerida para responder una pregunta. El índice Llama es útil para diversas aplicaciones, como ventas, marketing, contratación, legal y finanzas. El marco de evaluación discutido en el texto simplifica el proceso de generación de preguntas y evaluación de respuestas, reduciendo el tiempo y el costo asociados con el etiquetado y la evaluación manual.

Preguntas Frecuentes

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