LlamaIndex.TS คืออะไร?
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยอัตโนมัติและอาจมีข้อผิดพลาด อย่าลังเลที่จะเปิด Pull Request เพื่อแนะนำการเปลี่ยนแปลง.
LlamaIndex.TS เป็นเฟรมเวิร์กข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชัน LLM เพื่อรับเข้าข้อมูลที่เป็นส่วนตัวหรือเฉพาะด้าน โดยในขณะเดียวกันยังมีแพ็คเกจ Python ที่ใช้ได้เช่นกัน (ดูรายละเอียดเพิ่มเติม ที่นี่) แต่ LlamaIndex.TS นำเสนอคุณสมบัติหลักในแพ็คเกจที่เรียบง่ายและถูกปรับแต่งให้เหมาะสมกับการใช้งานกับ TypeScript
🚀 ทำไมต้องใช้ LlamaIndex.TS?
ที่สำคัญที่สุดของ LLMs คือการให้บริการอินเตอร์เฟซภ าษาธรรมชาติระหว่างมนุษย์และข้อมูลที่ได้รับการสร้างขึ้น โมเดลที่มีอยู่อย่างแพร่หลายถูกฝึกสอนล่วงหน้าด้วยข้อมูลสาธารณะมากมาย ตั้งแต่ Wikipedia และรายการจดหมายถึงหนังสือเรียนและโค้ดต้นฉบับ
แอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นบน LLMs มักต้องการเพิ่มข้อมูลเฉพาะเจาะจงหรือข้อมูลส่วนตัวในโมเดลเหล่านี้ แต่ข้อมูลเหล่านั้นอาจกระจายอยู่ในแอปพลิเคชันและฐานข้อมูลที่แยกต่างหาก อาจอยู่ใน API, ฐานข้อมูล SQL หรือติดอยู่ในไฟล์ PDF และ slide decks
นี่คือจุดที่ LlamaIndex.TS เข้ามาช่วยในการแก้ปัญหา
🦙 LlamaIndex.TS ช่วยอย่างไร?
LlamaIndex.TS ให้เครื่องมือต่อไปนี้:
- การโหลดข้อมูล รับเข้าข้อมูลที่มีอยู่ในรูปแบบ
.txt
,.pdf
,.csv
,.md
และ.docx
โดยตรง - ดัชนีข้อมูล โครงสร้างข้อมูลของคุณในรูปแบบกลางที่ง่ายและมีประสิทธิภาพสำหรับ LLMs ในการบริโภค
- เอ็นจิน ให้การเข้าถึงข้อมูลของคุณด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น:
- เอ็นจินคิวรี่เป็นอินเตอร์เฟซการเรียกคืนที่มีกำลังในการเพิ่มความรู้
- เอ็นจินแชทเป็นอินเตอร์เฟซการสนทนาสำหรับการโต้ตอบ "ไปมา" หลายข้อความกับข้อมูลของคุณ
👨👩👧👦 LlamaIndex เหมาะกับใคร?
LlamaIndex.TS ให้เครื่องมือชุดหลักที่จำเป็นสำหรับผู้ที่กำลังสร้างแอปพลิเคชัน LLM ด้วย JavaScript และ TypeScript
API ระดับสูงของเราช่วยให้ผู้ใช้ผู้เริ่มต้นใช้ LlamaIndex.TS เพื่อรับเข้ารูปแบบและสอบถามข้อมูลของพวกเขา
สำหรับแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนมากขึ้น API ระดับต่ำของเราช่วยให้ผู้ใช้ขั้นสูงสามารถปรับแต่งและขยายส่วนของโมดูลใดๆ - ตัวเชื่อมต่อข้อมูล, ดัชนี, เครื่องค้นหาและเครื่องมือสอบถาม - เพื่อให้เหมาะสมกับความต้องการของพวกเขา.
เริ่มต้นใช้งาน
npm install llamaindex
เอกสารของเราประกอบด้วยคำแนะนำการติดตั้งและบทแนะนำเบื้องต้นเพื่อสร้างแอปพลิเคชันครั้งแรกของคุณ
เมื่อคุณเริ่มใช้งานแล้ว แนวคิดระดับสูง มีภาพรวมของสถาปัตยกรรมแบบโมดูลของ LlamaIndex สำหรับตัวอย่างที่เป็นปฏิบัติจริงมากขึ้น โปรดดูที่ บทแนะนำจบสู่จบ เพื่อตัวอย่างที่ใช้งานได้จริง
"