使用llama?Index幫你訓練pdf的示例詳解
llama Index是什么
《零開始帶你入門人工智能系列》第一篇:還用什么chatpdf,讓llama Index 幫你訓練pdf。
LlamaIndex 是您的外部數(shù)據(jù)和 LLM 之間的一個簡單、靈活的接口。它以易于使用的方式提供了以下工具:
為您現(xiàn)有的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)格式(API、PDF、文檔、SQL 等)提供數(shù)據(jù)連接器
為您的非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供索引,以便與 LLM 一起使用。這些索引有助于抽象出情境學習的常見樣板和痛點:
- 以易于訪問的格式存儲上下文以便快速插入。
- 當上下文太大時處理提示限制(例如 Davinci 的 4096 個標記)。
- 處理文本拆分。
- 為用戶提供查詢索引(輸入提示)并獲得知識增強輸出的界面。
- 為您提供全面的工具集,權(quán)衡成本和性能。
這里只是LlamaIndex應用的冰山一角,還可以挖掘更多好玩的功能
下面讓我一步步來教你如何實現(xiàn)
第一步:安裝依賴
requirements.txt
Flask==2.2.3 Flask-Cors==3.0.10 langchain==0.0.115 llama-index==0.4.30 PyPDF2==3.0.1
我們需要部署一個web服務,這里我使用了Flask,你也可以使用fastapi 或者django實現(xiàn)。其次我們使用llama-index作為索引進行pdf查詢。
第二步:訓練數(shù)據(jù)和構(gòu)建索引的server
index_server.py
import os import pickle # 這里可以換成你自己的key,但是最好不要上傳到github上 os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "" from multiprocessing import Lock from multiprocessing.managers import BaseManager from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTSimpleVectorIndex, Document index = None stored_docs = {} lock = Lock() # 保存index的json文件 index_name = "./index.json" # 保存文檔的pkl文件 用于保存文檔的id和文本,這樣客戶端就可以查詢到文檔的列表了 pkl_name = "stored_documents.pkl" def initialize_index(): """初始化index,如果已經(jīng)存在index,就使用已經(jīng)訓練好的index,否則就創(chuàng)建一個新的index""" global index, stored_docs with lock: if os.path.exists(index_name): """使用已經(jīng)訓練好的index""" index = GPTSimpleVectorIndex.load_from_disk(index_name) else: """使用GPTSimpleVectorIndex創(chuàng)建一個新的index 這里是llama_index的一個bug,如果你不傳入一個空的list,就會報錯 """ index = GPTSimpleVectorIndex([]) index.save_to_disk(index_name) if os.path.exists(pkl_name): with open(pkl_name, "rb") as f: stored_docs = pickle.load(f) def query_index(query_text): """查詢index 根據(jù)你查詢的文本,返回一個response""" global index response = index.query(query_text) return response def insert_into_index(doc_file_path, doc_id=None): """將文檔插入到index中,插入的文檔可以是一個文件,也可以是一個字符串, 如果doc_id不為空,就使用doc_id,否則就使用文件名作為doc_id""" global index, stored_docs document = SimpleDirectoryReader(input_files=[doc_file_path]).load_data()[0] if doc_id is not None: document.doc_id = doc_id # Keep track of stored docs -- llama_index doesn't make this easy stored_docs[document.doc_id] = document.text[0:200] # only take the first 200 chars with lock: index.insert(document) index.save_to_disk(index_name) with open(pkl_name, "wb") as f: pickle.dump(stored_docs, f) return def get_documents_list(): """查詢保存的文檔列表,返回一個list""" global stored_doc documents_list = [] for doc_id, doc_text in stored_docs.items(): documents_list.append({"id": doc_id, "text": doc_text}) return documents_list if __name__ == "__main__": # 初始化index, 如果已經(jīng)存在index,就使用已經(jīng)訓練好的index,否則就創(chuàng)建一個新的index print("initializing index...") initialize_index() # 啟動服務器,監(jiān)聽5602端口 manager = BaseManager(('127.0.0.1', 5602), b'123456') # 注冊使用到的函數(shù),這樣客戶端就可以調(diào)用這些函數(shù)了 manager.register('query_index', query_index) manager.register('insert_into_index', insert_into_index) manager.register('get_documents_list', get_documents_list) server = manager.get_server() print("server started...") server.serve_forever()
注意上面的OPENAI_API_KEY
需要修改為你自己的,否則執(zhí)行initialize_index
函數(shù)會提示報錯
最后,成功啟動
$ python index_server.py initializing index... server started...
總結(jié)時刻
教程使用了Flask、llama-index、PyPDF2等庫,通過搭建web服務,使用llama-index作為索引,最后提供一個交互界面進行pdf的內(nèi)容查詢。
如果您有相關(guān)的問題需要進一步解答,歡迎提問!有需要的趕緊轉(zhuǎn)發(fā)給你的好友吧
今天的內(nèi)容就到這里了,下期我們繼續(xù)完善這個項目,提供一個Flask服務,然后可以支持接口調(diào)用,還會做一個簡單的ui進行文檔處理,敬請期待。
以上就是使用llama Index 幫你訓練pdf的示例詳解的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于llama Index 訓練pdf的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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