LlamaIndex • 2023-10-24

LlamaIndex 通讯 2023–10–24

你好，Llama 粉丝们 🦙！

欢迎回到我们的通讯，内容涵盖新功能、指南、集成、网络研讨会、教程等。您是否有引以为豪的项目、博客或视频？让我们来展示一下！请通过 news@llamaindex.ai 联系我们。

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🤩 首先，重点内容：

QueryFusionRetriever 发布：灵感来自 Adrian Raudaschl 的 RAG-Fusion，使用 LLM 增强多查询生成。推文, 文档。
路由器微调：我们创新的路由器微调方法取得了高达 99% 的匹配率，超过了 gpt-3.5 的 65% 和基础模型的 12%。推文, 文档。
Fusion Retriever 指南：从零开始构建一个高级 Fusion Retriever 的指南。文档
Amazon Bedrock LLM 和 AI21 Labs LLM：我们扩展了 LLM 兼容性，现可与 Amazon Bedrock 和 AI21 Labs 模型无缝集成。

✨ 功能发布与增强

QueryFusionRetriever：我们推出了 QueryFusionRetriever，灵感来自 Adrian Raudaschl 在 RAG-Fusion 方面的工作。这个检索器允许用户使用 LLM 生成多个查询，运行各种检索方法，并应用倒数排序融合来改进结果。推文, 文档。
路由器微调：我们推出了路由器微调 (V0)，用于改进 LLM 自动化决策。我们的方法取得了 99% 的匹配率，优于 gpt-3.5 的 65% 和基础模型的 12%。推文, 文档。
SQLRetriever：我们推出了 SQLRetriever，它融合了 Text-to-SQL 和 RAG，支持在 SQL 数据库上设置 RAG 流水线，用于检索结构化表节点并合成响应。推文, 文档。

🗺️ 指南

✍️ 教程

⚙️ 集成与合作

Gradient AI：我们与 Gradient AI 合作，以便轻松地将微调的 LLM 集成到您的 LlamaIndex RAG 流水线中。推文, 博客文章。
PrivateGPT：PrivateGPT 与 LlamaIndex 合作，允许使用默认或自定义集成进行私有文档交互。推文。
VectorFlow 与 LlamaHub 合作：VectorFlow 的开源向量嵌入流水线现利用 LlamaHub 的数据连接器来简化代码并减少维护工作。推文。
Amazon Bedrock 与 AI21 Labs LLM：我们通过集成 Amazon Bedrock LLM 和 AI21 Labs LLM 扩展了我们的 LLM 兼容性范围。
DashVector：我们集成了 DashVector，这是一个强大、完全托管的 vectorDB 服务。
腾讯云：我们集成了腾讯云 VectorDB。
LlamaIndex 中的 PGVectorStore 已得到增强，可支持自定义 Postgres 模式。这有助于更好的索引管理并促进基于模式的轻松版本控制。
我们现在支持与 OpenAI 兼容 API 对齐的自定义模型。

🎥 网络研讨会

Wenqi Glantz 关于评估驱动开发 (EDD) 的工作坊网络研讨会。
网络研讨会展示了近期 AGI House 黑客马拉松的获奖项目：“构建、测试和启动 LLM 应用”。本次活动由 LlamaIndex、TruEra 和 Pinecone 共同赞助。

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