LlamaIndex • 2023-11-21

LlamaIndex 电子报 2023–11–21

Llama 家庭成员们好 🦙

多么令人惊叹的一周！我们很高兴地分享，根据 Retool 2023 年 AI 现状调查，现在每 12 位受访者中就有 1 位正在使用 LlamaIndex。我们感谢您所有的支持。

如果您有有趣的项目或视频想分享，我们很乐意看到！请随时发送至 news@llamaindex.ai。并记得在我们的网站上订阅我们的电子报，以便及时了解最新信息。我们期待在那里与您联系！

🤩 首先，亮点：

LlamaIndex 0.9 版本发布： 我们发布了 LlamaIndex 0.9 版本，该版本通过新的 IngestionPipeline 简化了数据处理，实现了自动化缓存，改进了文本处理接口，更新了分词器，增强了 PyPi 打包，统一了导入路径，并包含了 MultiModal RAG Modules 的测试版。博客文章, 推文。
多模态评估工具： 我们推出了多模态评估工具，包括 MultiModalRelevancyEvaluator 和 MultiModalFaithfulnessEvaluator，并提供了在多模态设置中应用它们的指南。博客文章, 推文。
create-llama CLI 工具： 我们发布了 create-llama，这是一个多功能的 CLI 工具，用于构建全栈 LLM 应用程序，后端选项包括 FastAPI、ExpressJS 和 Next.js，前端则使用带 Vercel AI SDK 组件的 Next.js。博客文章, 推文。
Cohere Reranker 微调： 我们通过微调 Cohere reranker 增强了 RAG 管道的检索性能。博客文章, 推文。

本周即将推出：我们将与 AI Makerspace 合作举办一场 YouTube 直播活动，探讨 LlamaIndex 处理包含表格、图表等复杂 PDF 的潜力。免费注册！

✨ 功能发布与增强

我们发布了 LlamaIndex 0.9 版本，更新包括通过新的 IngestionPipeline 简化数据处理、自动化缓存、改进的文本处理接口、分词器更新、增强的 PyPi 打包、统一的导入路径以及用于文本和图像集成的 MultiModal RAG Modules 的测试版。博客文章, 推文。
我们推出了多模态评估工具，包括 MultiModalRelevancyEvaluator 和 MultiModalFaithfulnessEvaluator，以及在多模态应用程序中使用它们的指南。博客文章, 推文。
我们发布了 create-llama，这是一个 CLI 工具，用于轻松构建全栈 LLM 应用程序，提供 FastAPI、ExpressJS 和 Next.js 等后端选项，并使用带 Vercel AI SDK 组件的 Next.js 前端，为 AI 工程师提供了广泛的定制能力。博客文章, 推文。
我们通过微调 cohere reranker 来提高 RAG 管道的检索性能。博客文章, 推文。

集成

我们集成了 Chroma 的多模态集合，这允许在单个集合中索引文本和图像，通过结合文本和图像信息来增强 RAG 管道，用于 GPT-4V、LLaVa 和 Fuyu 等多模态模型。文档, 推文。

🗺️ 指南

关于使用 GPT 文本嵌入和 CLIP 图像嵌入对维基百科文章进行多模态检索的指南。
Nanonets 发布的 LlamaIndex 指南，涵盖数据管理、索引/存储、使用 top-k RAG 进行查询、结构化输出、带记忆的聊天功能以及包含工具使用的代理开发等 12 个以上关键领域。
关于使用 Ingestion 管道的指南，重点展示了关于块重叠和元数据提取器（包括标题、摘要和其他元素）的实验。
由 Vishhvak 编写的关于在 LlamaIndex 中使用 Perplexity API 的指南。
关于使用 Fleet Context 下载 LlamaIndex 文档的嵌入并在此基础上构建混合密集/稀疏向量检索引擎的指南。
关于使用 create-llama 和 Llama Index 的 RAG 构建全栈金融分析机器人的指南，该机器人能够查询 SEC 文件中的文本和表格。

✍️ 教程

🎥 网络研讨会：

相关文章