LlamaIndex • 2024-03-05
LlamaIndex 电子报 2024-03-05
LlamaIndex 的忠实用户们，大家好！🦙
作为 LLM 宇宙中心的又一个有趣的星期，我们有很多东西要分享！
🤩 亮点：
- 我们分享了关于长文本 RAG 未来发展的思考。随着上下文窗口超过 100 万 token 的 LLM 开始出现，RAG 会发生什么变化，LlamaIndex 又将如何演进？ 推文, 博客文章
- llama-index-networks 让您通过网络结合来自独立 RAG 应用的答案，构建一个超级 RAG 应用。 推文, 博客文章, 仓库
- 大家非常喜欢我们发布的 LlamaParse，这项世界顶级的 PDF 解析服务，所以我们做得更好了！ 推文, 博客文章
✨ 功能发布与增强
- 我们发布了一项新的 llama-index-networks 功能，让您可以通过网络结合多个独立的 RAG 应用，从而在所有应用上运行一个查询并获得一个合并的答案。 推文, 博客文章, 仓库
- 推理引擎 Groq 以其令人难以置信的快速查询时间震撼了我们和世界，我们很高兴为其 LLM API 引入一流的支持。 推文, notebook
- 用户喜爱 LlamaParse，我们上周发布的世界顶级的 PDF 解析服务。我们推出了针对 81+ 语言的改进解析和 OCR 支持！我们还将使用上限从每天 1 千页提高到 1 万页。 推文, 博客文章
- 我们已将我们的 博客从 Medium 迁移 出来，希望您喜欢新外观以及没有烦人的弹出窗口！
- RAPTOR 是一种用于高级 RAG 的新型树状结构技术；我们将这篇论文变成了一个 LlamaPack，让您可以用一行代码使用这项新技术。 推文, 包, notebook, 原始论文
🎥 演示
- Koda Retriever 是一种新的检索概念：混合搜索，其中控制向量搜索与关键字搜索重要性的 alpha 参数由 LLM 本身根据少量示例进行逐查询调整。 推文, notebook, 包, 博客文章
- Mixedbread.ai 发布了一些最先进的重排序器（rerankers），性能优于以往任何产品；我们快速编写了一个教程来向您展示如何在 LlamaIndex 中直接使用它们。 推文, Notebook, 博客文章
🗺️ 指南
- 使用开源模型的函数调用教程 展示了如何使用 Fireworks AI 的 OpenAI 兼容 API 来利用 LlamaIndex 对函数调用的所有原生支持。 Notebook, 推文。
- 我们发布了一个最佳实践教程，展示如何使用我们出色的 PDF 解析器 LlamaParse。 推文, notebook
- 由 Florian June 撰写的关于 RAG 语义分块的综合指南 涵盖了基于 embedding 的分块、基于 BERT 的分块技术以及基于 LLM 的分块，介绍了提高检索质量这项高效技术的全部知识。 推文, 博客文章
✍️ 教程
- 我们的 Andrei 在 Vector Institute 的 RAG 训练营上展示了使用 LlamaIndex 构建基础 RAG 的 notebook。 推文, Notebook
- ClickHouse 发布了一个深入教程，展示了如何使用 LlamaIndex 查询结构化和非结构化数据，并构建了一个机器人，可以查询 Hacker News 来查找人们对最流行技术的看法。 推文, 博客文章
- POLM（Python, OpenAI, LlamaIndex, MongoDB）是一种构建 RAG 应用的新参考架构，MongoDB 提供了一个精美、分步的教程来构建它。 推文, 博客文章
🎥 网络研讨会：
