LlamaIndex • 2024-01-30
LlamaIndex 周报 2024–01–30
LlamaIndex 探索者们大家好 🦙,
欢迎来到 LlamaIndex 又一个激动人心的一周！本周社区贡献满满，更有丰富的教育内容，将把您的 LlamaIndex 体验带到新的高度。深入了解我们最新的功能、全面的教程、富有洞见的指南和互动演示，所有这些都旨在为您的 LlamaIndex 之旅充电赋能。
但首先，让我们通过一个提醒来点燃您的热情：我们即将举行的 首个线下黑客松 将于 2 月 2 日至 4 日举行。不要错过这个与 RAG 爱好者交流、协作完成令人兴奋的项目并争夺总计超过 16,000 美元奖金的绝佳机会！
您的创作启发着我们！无论是让您引以为豪的项目、文章还是视频，我们都希望能看到。请通过 news@llamaindex.ai 与我们分享您的才华。对于那些尚未订阅的朋友，请务必在我们的网站上订阅我们的周报——它是您获取 LlamaIndex 所有最新最佳资讯的门户，直接发送到您的收件箱。
🤩 精彩看点：
- RAG CLI：一个易于使用的工具，用于本地文件索引和搜索，具有高级集成和自定义功能。文档, 推文。
- JSONalyze：高效总结大型 JSON 数据集，将其转换为 SQLite 以进行详细的 SQL 查询。文档, 推文。
- OpenAI Embeddings：我们现在支持最新的 OpenAI
text-embedding-3-small和text-embedding-3-large嵌入模型，以提高数据检索的准确性和成本效益。文档, 推文。 - ReAct Agent 指南：从头构建 ReAct 智能体的指南，涵盖从设置到内存管理的所有关键方面。
- Slack Bot：分步指南，用于开发一个可学习的 Slack 机器人，集成了先进的数据引擎和部署工具。
✨ 功能发布和增强
- 我们发布了 RAG CLI：一个简单的命令行工具，用于索引和搜索任何本地文件，支持与 IngestionPipeline、QueryPipeline 和 ChromaDB 集成，并支持本地模型和自定义逻辑。文档, 推文。
- 我们推出了 JSONalyze，这是一个查询引擎，可以快速总结大型 JSON 数据集。它将 JSON 数据转换为 SQLite 表，从而能够进行精确的 SQL 查询以进行高效的数据分析，结合了 LlamaIndex 的能力和 text-to-SQL 技术。文档, 推文。
- 我们在 OpenAI 最新的嵌入模型发布当天即提供了支持，包括经济高效的
text-embedding-3-small和高性能的text-embedding-3-large，两者都具有可定制的维度，可在 LlamaIndex 的 Python 和 TypeScript 版本中提高检索准确性。文档, 推文。 - 我们发布了 Infer-Retrieve-Rerank 作为 LlamaPack，这是 Karel Doostrlnck 开发的一种技术，是一种简单而有效的基于 LLM 的方法，用于处理具有众多类别的复杂分类挑战，适用于医疗诊断和职业技能评估等领域。LlamaPack, 推文。
- 我们发布了集成 Vanna AI 的 LlamaPack：一个使用 RAG 进行存储、索引和生成 SQL 查询的先进 text-to-SQL 工具。LlamaPack。
- 我们与 Zilliz Universe 合作，集成了 Zilliz Cloud Pipeline。这是一个完全托管、可扩展的检索服务，支持多租户。博客, 推文。
- 我们与 Exa 合作，后者创建了一个先进的基于 RAG 的网络搜索，专为 LLM 设计，现已与 Llama Index 智能体集成，增强了工作流自动化和数据源组合能力。Notebook, 推文。
- 我们集成了 Neutrino，通过智能地将查询分配给最适合的模型（来自多种不同的模型），以显著降低成本提供 GPT-4 级别的性能。文档, Twitter。
🗺️ 指南
- 指南：从头构建 ReAct 智能体以及详细介绍创建智能体的基本组件的烹饪书，包括推理提示、输出解析、工具选择和内存管理。
- 指南：构建 Slack 机器人：创建和部署一个智能的 Slack 机器人，它可以从对话中学习并准确回答组织查询，集成了 Qdrant Engine 和 Render。
✍️ 教程
- Marco Bertelli 关于赋能您的聊天机器人：揭示动态知识源与高级集成的教程。
- Tonic Validate 关于实现 LlamaIndex 集成测试的教程。
- Chia Jeng Yang 关于在不同 RAG 阶段注入知识图谱的教程。
- Wenqi Glantz 关于使用先进检索 LlamaPacks 快速启动 RAG 管道并使用 Lighthouz AI 进行基准测试的教程。
🎥 网络研讨会
- LlamaIndex 关于使用 LLMCompiler 实现高效并行函数调用智能体的网络研讨会，与 Sehoon Kim 和 Amir Gholami 一起。
🏢 呼唤所有企业
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