LlamaIndex • 2024-07-09
LlamaIndex 新闻通讯 2024-07-09
各位 Llama 爱好者，大家好！🦙
欢迎阅读本周的 LlamaIndex 新闻通讯！我们很高兴分享关于 llama-agents 的一些激动人心的更新，以及演示、详细指南和深入教程，以增强您对我们工具的理解。
在我们深入了解新闻通讯内容之前，我们很高兴宣布社区办公时间的回归。如果您有用例、深入问题或对 LlamaIndex 团队的反馈，请在我们的社区办公时间加入我们！我们将安排 15-30 分钟的 Zoom 通话进行讨论。
在此注册 参与。
🤩 亮点：
- 多代理 Kubernetes 工具包发布： 使用我们新的 Kubernetes 入门工具包轻松部署多代理系统，该工具包包含即用型工具和配置。笔记本、推文。
- 通过 RabbitMQ 增强通信： 通过我们新的 RabbitMQ 集成，提高多代理系统在生产环境中的可靠性和可伸缩性。笔记本、推文。
- 反思即服务指南： 通过我们关于构建反思即服务的指南，提高代理可靠性，非常适合输出验证和纠正。笔记本、推文。
- 纠正性 RAG 即服务指南： 创建一个自我纠正的 RAG，确保上下文相关性并在生成前集成搜索回退。笔记本、推文。
- 属性图系列教程： 使用 MistralAI、Neo4j 和 Ollama 在 LlamaIndex 中讲解属性图的 6 部分视频系列。视频、推文。
✨ 功能发布与增强
- 我们推出了一个基于 Kubernetes 的多代理入门工具包，旨在使用 llama-agents、Docker Compose 和 Kubernetes 构建和部署多代理系统。此工具包包括预构建的代理循环和工具，以及用于轻松生产部署的 Dockerfile 和 Kubernetes 清单。笔记本、推文。
- 我们将 RabbitMQ 与 llama-agents 集成，以增强多代理通信，为生产环境中处理大量请求提供可伸缩性和可靠性。笔记本、推文。
- [Yi-01.AI](http://Yi-01.AIhttps://x.com/01AI_Yi) 已与 LlamaIndex 集成，增强了检索和索引能力，简化了更智能、更快速的 RAG 应用开发。文档。
- 我们推出了一个由 6 部分组成的视频系列，介绍如何使用 MistralAI、Neo4j 和 Ollama 在 LlamaIndex 中使用属性图。推文。
💡 演示
- OpenContracts 由 John Scrudato 提供：一个完全开源的、由 AI 驱动的文档分析工具，集成了生成式 AI 功能和 LlamaIndex，用于强大的文档查询处理和数据提取。该工具对法律分析尤其有价值，使用户能够管理、处理和查询大量的合同和法律文件。文档。
🗺️ 指南
- 构建反思即服务指南，通过我们新的独立服务增强代理可靠性，非常适合验证和纠正多个代理的输出。笔记本、推文。
- 构建纠正性 RAG 即服务指南，一个自我纠正的 RAG，动态验证上下文相关性，在生成前无缝集成网络搜索回退。笔记本、推文。
✍️ 教程
- Pavan Kumar 的教程，介绍如何在配备 Docker、Ollama、Qdrant 并使用 LlamaIndex 作为编排层的树莓派设备上构建 RAG 流水线。
- Trade Mamba 的视频教程，介绍如何使用 LlamaIndex 的代理/工具/RAG 抽象构建一个 AI 交易助手，用于跟踪投资组合价值、管理股票订单以及进行矢量搜索以获取语义信息等任务。
- Giskard 的工具包支持生成各种类型的问题，如简单、复杂、干扰性、情境性、双重性和对话性问题，用于 RAG 评估，如在使用 LlamaIndex 流水线处理 IPCC 气候报告的教程中所示。
- Pavan Kumar 的教程演示了如何使用 LlamaIndex RAG 和 ReAct 工具构建一个多文档财务分析代理，通过 SnowflakeDB 嵌入和 Ollama 的 MistralAI 分析分类的 SEC 文档。
- Ross A. 关于 RAG 检索评估的教程深入探讨了 precision@K 和 NDCG 等重要指标，并演示了如何将数据集转换为 BEIR 格式以评估 LlamaIndex 检索器。
🎥 网络研讨会
- 加入我们 7 月 10 日的网络研讨会，Jerry Liu (LlamaIndex) 和 Ayush Thakur (Weights & Biases) 将主讲 RAG 实验与评估的原则性方法，学习如何构建、评估和优化 RAG 流水线。