概述

我很荣幸在 TWIML AI 播客上与 Sam Charrington 交流 LlamaIndex，这期节目刚于本周一 (5/8/23) 发布。

我认为提炼播客中的一些亮点会是一个有趣的实验！还有什么比使用 LlamaIndex 本身 (加上 OpenAI Whisper 进行转录) 更好的方法呢？😉

我做了以下几步：

1. 通过 whisper.cpp 处理了播客内容
2. 对文本进行了一些简单的手动清理，并将其上传为 Dropbox 文件。
3. 获得播客文本的高层总结 + 提出一些更具针对性的问题。使用 LlamaIndex 🦙。Colab 笔记本在此！

我们使用了列表索引来获取播客的整体总结，也使用了向量索引来询问更具体的问题。我们自己提出了一些基本问题，同时也直接询问了 Sam 在播客中提出的问题，以便提取我给出答案的更简洁版本 (包括删除了一堆填充词，例如“你知道”)。

以下展示了所有使用 LlamaIndex 提炼出的亮点。请告诉我们您的想法！

提炼出的亮点

本次播客中描述了哪三个关键点？请对每个关键点进行后续说明和解释。

1. LlamaIndex 是连接语言模型和数据的工具包。 它最初被设计为一个有趣的工具，用于尝试解决一个特定问题，但此后已演变成一套有用的工具和指南，人们可以利用这些工具和指南构建应用程序。当时人们尝试的技术是提示和上下文学习的想法，即为输入提供正确的条件变量，并使用它向语言模型发送某种输入提示并获得响应。此外，LlamaIndex 还提供更高级的原始功能，例如在顶层进行决策，将查询路由到正确的数据子结构，以及从多个数据源合成答案的能力。它还提供了一个外部抽象层，可以根据外部查询请求自动判断使用哪种结构，并且可以作为现有数据系统的即插即用模块，无需担心复杂性。可以在 LlamaIndex 上构建的应用程序示例包括：摄取视频和结构化数据并解析为音频文本，运行图像字幕模型，以及基于网络爬虫创建增强型聊天机器人体验。
2. LlamaIndex 还在探索自动化并将所有内容统一到一个单一查询接口下的想法， 以便用户无需为每个用例指定不同的参数。这包括优化 token 使用、加快查询速度并降低用户成本。此外，LlamaIndex 还在研究将自动化应用于数据系统领域，例如教 Oracle 数据库如何输出自然语言提示响应，并提高数据堆栈的效率。这包括随着时间的推移简化数据堆栈，特别是随着语言模型的兴起，并利用 LLM 的能力和数据领域的各种组件来简化用户从原始数据获得洞察所需的步骤数量。他们还在探索从非结构化数据中推断正确模式并写入结构化数据，以及自动构建具有数据系统内数据视图的自然语言查询接口的想法。
3. LlamaIndex 还在探索将代理作为自动化层，用于对您想要运行的任何类型的函数进行决策。 这包括接收一些输入，在幕后进行推理以决定，对某些输入做出决策，以及访问一些上下文，例如您的数据或可访问的工具集。此外，LlamaIndex 还在研究降低成本和延迟的方法，例如使用更小的、经过微调的精简模型，并确保链式决策越多，随时间传播的错误越少。他们还在探索对单个代理正在做出的相对独立决策链的观测和证据，以及这些代理可能使用的接口，例如传统软件和代理世界。

LlamaIndex 的起源故事是什么？

LlamaIndex 的起源故事是，它由 Jerry 于 11 月创立，当时他正试图构建一个销售机器人。他正在尝试使用 GPT-3，并希望将其用于他的内部公司数据。他想用它为下一次客户会议生成待办事项列表，因为他需要花费 20-30 分钟回顾上次通话记录中的笔记。这催生了将来自 Notions、Slack、Salesforce、数据湖、向量数据库和结构化数据库的数据填充到语言模型中的想法。这是 LlamaIndex 的动力所在，其重点是将数据连接到语言模型，并利用语言模型的能力将其应用于私有数据源。

LlamaIndex 除了 top-k 检索之外还在做什么？

LlamaIndex 在基本的 top-k 检索之上提供了更高级的原始功能，以便响应更复杂的问题。这些原始功能包括在顶层进行决策以将查询路由到正确的数据子结构，从多个数据系统合成信息，以及提供不同方法之间的权衡。

此外，LlamaIndex 正在构建工具，帮助用户创建可定制的索引和数据视图，以便他们执行不同类型的查询。这包括连接到现有数据系统，在每个数据单元之上定义元数据，提供构建不同类型索引的构建模块，并通过一个外部代理层抽象复杂性，该代理层可以根据查询请求自动判断使用哪种结构。这使得用户能够获得查询的最佳结果，同时也提供了一个替代 Langchain 或将其作为构建更广泛解决方案的一部分的方式。

[Sam] 听起来我们正在开始确定一个更高的抽象层，不同的用例将归入其中。是说这些原始功能数量是可控的，比如 10 个、20 个，还是说每个用例都会有点不同，人们有成千上万种基本方式想要处理他们的文档，所以你需要给他们一个非常开放的能力？

Jerry 的回答是，人们倾向于从他们的数据中获取答案的用例可能有一些，而且也可能存在巨大的长尾不同任务。他认为任务的复杂性与执行所需的步骤数量成正比，用户需要获得可定制的构建模块才能获得他们想要的结果。他还认为，下一步自然是自动化流程，并将所有内容统一到一个单一查询接口下，这样用户就无需为每个用例指定不同的参数了。

他还认为，这种范式正在取代像 ETL 这样更静态的范式，并且适用于广泛的应用。他认为这种代理类型的环境正在成为重塑整个现有企业数据堆栈的基础设施，并且可以用于将非结构化数据解析为结构化数据，以及自动推理如何最好地将数据从一个地方转换到另一个地方。他还认为，这将使数据工程师和数据科学家的工作效率大大提高，并且能够创建具有数据系统内数据视图的自然语言查询接口。

[Sam] 当你考虑基于 LLM 的数据处理系统与记录数据源之间的接口时，你认为这个接口会演变成什么样子？例如，它会演变成类似于 chat GPT 插件模型的样子吗？我们是否会教导 Oracle 数据库如何输出自然语言提示响应等等，或者你认为有更有效的方法，或者那种方式更有效？例如，你对这些事物演变的看法是什么？

我认为这个接口的演变方向将是更加自动化和高效。我们将能够使用语言模型理解原始文本并从中提取相关信息，而无需手动将数据输入结构化格式。我们还将能够使用代理来自动化决策并提供统一的查询接口，以便用户无需为每个用例指定不同的参数。

此外，我们可以使用 LlamaIndex 以一种方式来构建数据，使我们能够利用 GPT-3 有限的提示大小，同时仍能完成任务。我们还可以使用这个数据堆栈来推断正确的模式，并进一步从非结构化数据中写入结构化数据，以及自动构建一个具有数据系统内数据视图的自然语言查询接口。这将使数据工程师和数据科学家的工作效率大大提高，通过在数据基础设施堆栈的每个阶段拥有自动推理代理来做出决策。

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