LlamaIndex • 2023-12-12

LlamaIndex 时事通讯 2023–12–12

大家好，Llama 爱好者们 🦙，

我们很高兴宣布又一个充满最新更新、功能、有见地的教程、指南、网络研讨会等的激动人心的一周。您是否有突破性的项目、引人入胜的文章或引人注目的视频？我们洗耳恭听！请通过 news@llamaindex.ai 与我们联系。

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🤩 首先，精彩回顾：

Llama 数据集：一个多样化的社区贡献数据集集合，用于 RAG 管道的基准测试。博客，推文。
RAGs v5：支持使用自然语言处理文本和图像来源的多模态数据。推文。
生产级 RAG 管道：新功能和指南，用于在处理数据更新时实现高效 RAG，包括 Google Docs 的增量重新索引以及增强的转换和缓存流程。笔记本，推文。
全新改版的 LlamaHub：一个由社区驱动的中心，提供通用数据加载器、新的用户界面以及一系列工具、模板和数据集。推文。
AutoTranslateDoc：一个开源项目，用于将 GitHub 仓库文档翻译成 15 种以上的语言。博客，仓库，推文

✨ 功能发布与增强

我们发布了 Llama 数据集 🦙📝，这是一个由社区贡献的数据集集合，专门用于在各种用例中对 RAG 管道进行基准测试。这些数据集提供了选择最适合特定 LLM 应用程序的灵活性。首次发布包括多样化的数据集，例如 Code Help Desk、FinanceBench、Mini TruthfulQA、Mini Squad V2、Blockchain Solana、Uber 10K、Llama 2 Paper、Paul Graham Essay、Origin of COVID-19、CovidQADataset、MiniCovidQADataset 和 LLM Survey Paper。每个数据集都设计为问答集，与 Llama Index 抽象无缝集成，为跨多个指标的全面基准测试提供平台。所有数据集均可在 LlamaHub 上轻松下载和评估。博客，推文。
我们发布了 RAGs v5，支持使用自然语言处理文本和图像来源的多模态数据。主要功能包括增强的多模态索引、在任何 RAG 代理中查看来源的能力，以及支持加载整个目录而不仅仅是单个文件。推文。
我们发布了构建生产级 RAG 管道的新功能和指南，即使生产数据持续更新，也能使用 LLMs 进行高效问答。这包括 Google Docs 更改的增量重新索引以及我们更新的 IngestionPipeline 中的增强转换和缓存流程。笔记本，推文。
我们发布了现在可在 Replit 上使用的一键式全栈 LlamaIndex 模板！此模板包含一个基于 TypeScript 的全栈 Next.js 应用程序，能够读取您提供的任何文件，并包含一个用于查询这些文档的聊天界面。它是完全可定制的，并基于我们流行的 create-llama 生成器。Replit 模板，推文。
我们推出了 RAGEvaluatorPack，只需一行代码即可轻松在任何数据集上对您的 RAG 管道进行基准测试，提供正确性、相关性和上下文相似度等指标。文档，推文。
我们发布了 create-llama 的社区模板，在设置过程中提供了一系列社区贡献的入门模板。当前的示例包括用于分析大型 PDF 中复杂表格的 embedded-tables 和用于比较多个文档的 multi-document-agent。推文。
我们在 create-llama 中推出了多模态支持，它是我们用于生成全栈 LlamaIndex 应用程序的用户友好命令行工具。现在，您可以在应用程序中轻松集成 GPT-4-vision，允许您将图像上传到 Web 界面并在几秒钟内获得关于它们的答案。推文。
我们推出了 Ollama LlamaPack，这是一项新产品，将本地 LLM 和嵌入集成到完全本地的 RAG 管道中，增强了语言模型的可访问性和能力。文档，推文。
我们发布了全新改版的 LlamaHub，这是一个用于增强 LLM 应用程序开发的社区驱动模块中心，提供通用数据加载器、新的用户界面以及一系列工具、模板和数据集。推文。
我们推出了 AutoTranslateDoc，一个开源项目，用于将 GitHub 仓库文档翻译成 15 种以上的语言，包括中文、西班牙语和法语。该工具已成功应用于我们自己的 LlamaIndex.TS 文档中，简化了开源项目的国际化过程。博客，仓库，推文
我们发布了对 Weaviate、Chroma、Qdrant 和 Pinecone 等 4 个向量数据库的精确匹配和范围查询支持，允许通过元数据过滤器进行自动检索，提升了结构化和非结构化数据查询的功能。推文。

🗺️ 指南

关于构建金融数据 LLM 应用程序的指南，该指南在 MindsDB 活动上进行了展示。学习使用先进的 RAG 查询多样化的金融数据，其中包括多文档比较、嵌入式表格以及将文本查询转换为领域特定语言的技术。
高级 RAG 作弊表指南，这是一份简洁的指南，提供了针对不同 RAG 相关痛点和技术的解决方案。这是我们在 Snowflake BUILD 演讲和 PyData Global 演讲的一部分。

✍️ 教程

Waii.ai 的博客，关于创建一个可以同时查询企业数据库和 PDF 数据的代理，结合了高级 text-to-SQL 技术和 Llama Index RAG 管道，用于有效分析零售销售趋势等结构化和非结构化数据。
Wenqi Glantz 关于使用 LLMs 查询知识图谱的教程介绍了七种策略，现在可通过我们的 LlamaPacks 轻松访问，并在我们的 Neo4j 查询引擎中得到体现。
AIMakerspace 关于通过递归检索处理复杂文档的 RAG 策略的一小时全面研讨会教程。
Laurie 关于使用 LlamaIndex 构建多模态检索增强生成应用程序的视频，教您如何从文本和图像中构建索引和检索数据，以增强查询响应。
Ravi Theja 关于理解 LlamaIndex 0.9v 抽象和功能的视频。

🤝 集成

我们将 AssemblyAI 与 Llama Index TS 集成，增强了功能并提供了新的创新解决方案。博客。
我们将 Panel（一个用于构建交互式数据应用程序的强大框架）集成为了一个 LlamaPack。这为您提供了一个强大的聊天界面，只需一行代码即可与您的数据对话，并具有完整的流式支持。文档，推文。
我们集成了 FlagEmbeddingReranker 以进一步提升您的 RAG 管道。笔记本，推文。

🎥 网络研讨会：

网络研讨会特邀 LLaVa 的作者 Haotian Liu，深入探讨了与 GPT-4V 具有竞争力的开源多模态模型 LLaVa，以及 LlamaIndex 团队的 Haotian Zhang 关于 LLaVa + LlamaIndex 的多模态用例演示。

🏢 致所有企业

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LlamaIndex 时事通讯 2023–12–12

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