LlamaIndex • 2024-03-26
LlamaIndex 新闻简报 2024-03-26
LlamaIndex 的追随者们大家好！🦙
欢迎来到 LlamaUniverse 的又一次精彩每周更新。我们很高兴为您带来一系列精彩的更新，包括使用 LlamaPacks 和 RAG Networks 实现隐私保护的上下文学习。深入了解我们关于 MistralAI 的指南，探索 Gemma LLMs，并通过 LlamaIndex 享受大量引人入胜的教程，以及即将到来的网络研讨会和活动。
🤩 亮点：
- 隐私保护的上下文学习：借鉴 Xinyu Tang 的 论文，我们为 LLM/RAG 应用程序推出了 LlamaPack，能够创建少量示例演示，同时维护隐私和数据完整性。LlamaPack，推文。
- 隐私保护的 RAG 网络：我们推出了隐私保护的 RAG 网络，该网络有助于在医疗保健和在线平台中使用机密数据集，同时保护用户隐私。博客文章，推文。
- 使用 MistralAI 的高级 RAG 和代理：关于将 MistralAI 与 LlamaIndex 和 LlamaParse 结合使用的 指南，通过自定义管道和复杂的解析增强 RAG 能力和代理开发。
✨ 功能发布和增强
- 我们基于 Xinyu Tang 的 论文 ****发布了一个 LlamaPack，用于 LLM/RAG 应用程序的安全上下文学习，重点是从私有数据集生成具有差分隐私的少量示例演示，确保合成示例反映数据分布而不暴露敏感细节。LlamaPack，推文。
- 我们在 LlamaIndex 中由 Andrei 引入了一个隐私保护的 RAG 网络，使得可以使用医疗保健和在线用户数据等敏感数据集，而不会损害个人隐私。这种方法允许数据提供者安全地合成生成和共享数据用于 RAG 查询。博客文章，推文。
- 我们引入了 Sasha 的一个模板，用于 RAG 实现中的代理-人类交互，重点是最小化人类输入。它仅在查询模糊或格式错误时触发人工干预，从而增强响应过程的清晰度和精确性。LlamaPack，推文。
- BAM Elevate 将 Databricks Vector Search 集成到 LlamaIndex 中，使得在 Databricks 生态系统内实现向量搜索功能。博客文章，推文。
- 我们推出了 LlamaParse 与 LlamaIndex TypeScript 的集成，这是一个业界领先的 PDF 和各种文档类型的解析器，可直接通过 JS/TS 访问。利用 create-llama 命令行工具或将 LlamaParse 直接集成到您的应用程序中，以增强文档处理能力。示例，推文。
🗺️ 指南
- 指南：使用 LlamaIndex 和 LlamaParse 构建高级 RAG 和代理，包括自定义查询管道、文档解析和参考应用程序。
- 指南：将自定义模型与 LlamaIndex 集成：Leonie Monigatti 演示了将您的自定义模型（如 Gemma）集成到 LlamaIndex 的过程。
- 指南：由 Oleksandr Yaremchuk 来自 Protect AI，通过在摄取和检索期间严格筛选数据来应对提示注入攻击（如“白文本”攻击），确保基于 LLM 的系统免受欺骗性操纵。
✍️ 教程
- Akriti Upadhyay 的 教程：安全地对患者数据进行原型开发，包括合成数据集生成、在 Qdrant Vector DB 中存储，以及使用 llama.cpp LLM 和 LlamaIndex 进行查询。
- Frank Baele 的 教程：开发生产级 RAG 管道与 LlamaParse，详细介绍文档解析、高级摄取技术、Vector DB 选择，以及关于评估、部署和预算管理的见解。
- 视频教程：Ashish 关于创建高级 PDF RAG 代理的教程，利用 LlamaParse 提取文本和表格，定义检索器和路由器，并添加子问题层，所有这些都与 LlamaIndex 和 MistralAI 集成。
- UpTrain 教程：使用 UpTrain 评估增强您的 LlamaIndex RAG 管道。
- Ravi Theja 的 教程：使用 Navarasa-2.0（一个在 15 种印度语言上微调的 Gemma 模型）展示 LlamaIndex 在 15 种印度语言上的 RAG 应用。
🎥 网络研讨会：
注册参加与 Daniel Huynh 的网络研讨会，介绍 LaVague——一个可以在您的 Jupyter/Colab Notebook 中浏览网页的代理。
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