LlamaIndex是一个专注于检索增强生成(RAG)的工具，可以协助您丰富大模型的数据提示。本文将用实例向您展示和介绍。
众所周知，GPT（General Pretrained Transformer）为我们描述了一套通过各种矩阵乘法，实现输入、转换和输出的循环。其中的单词（实际上是文本、声音或图像的令牌）会被转换为具有足够维度的矢量，从而表达内在意义。如下图所示，为了确保被传入的上下文是可以计算的，我们需要注意其临近的动词，并通过更多的矩阵乘法块，来移动向量，进而更接近其上下文的真正含义（例如，“黑洞”就不仅仅是一个黑暗的洞穴的含义）。
不过，GPT产品的瓶颈在于：其对于下一个词的猜测，顶多只能和输入文本语料库的水平相当。而如果我们需要向ChatGPT询问那些它尚未学习过的文本时，鉴于输入窗口的限制，我们无法将大量文本一次性塞入查询中。而此时，我们就需要用RAG来对提示进行“丰富”。
如果您使用过矢量数据库，那么一定听说过RAG，它是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的缩写，是一种在无需重新训练的情况下，将新数据引入大语言模型（LLM）的方法。而LlamaIndex（https://docs.llamaindex.ai/en/stable/）则是一个专注于检索的工具，可被用来协助您“丰富”数据的提示。
开始使用LlamaIndex
如果您想直接上手LlamaIndex，其快速的开始链接--https://docs.llamaindex.ai/en/stable/getting_started/installation/，给出了“5行代码”入手法。
在Mac上，我选择使用Visual Studio Code来安装并运行Python 3。为此，我会打开一个Warp终端，并输入如下命令：
>brew install python3
完成后，我们可以通过如下截图予以确认：
接着，我会在该空文件夹中启动Visual Studio 。在安装了Python扩展后，我使用Python来创建环境，即：从命令面板（Palette）中创建了一个特定于项目的虚拟环境。然后，我选择了Venv，并最后确认了自己正在使用的是刚刚安装好的Python：
根据LlamaIndex的说明，我们需要在Visual Studio Code的虚拟环境中，使用pip安装lama-index包（注意，是在活动终端而非Warp中）：
下面，我需要向环境出示自己的OpenAI密钥。鉴于在IDE下运行的虚拟环境的特性，我们将其粘贴在Visual Studio Code运行项目所制作的launch.json文件中，是最安全的（当然，您可能需要创建一个OpenAI帐户。）：
..
"configurations":
[
{
"name": "Python Debugger: Current File",
"type": "debugpy",
"request": "launch",
"program": "${file}",
"console": "integratedTerminal",
"env":
{
"OPENAI_API_KEY": "XXXX"
}
}
]
..
按照LlamaIndex开始教程中的建议，我从链接--https://raw.githubusercontent.com/run-llama/llama_index/main/docs/docs/examples/data/paul_graham/paul_graham_essay.txt下载并放置了一个名为data的文件夹，其中包含了一本冗长的传记。
在Visual Studio代码中，我创建了一个starter.py文件，其内容如下：
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("What did the author do growing up?")
print(response)
可见，就算您对Python并无深入的了解，也能依靠llama_index软件包构建出大部分代码。下面展示的是它对于查询的回复：
为了确认我确实调用了OpenAI，以下便是我帐户活动的统计数据：
那么，这段代码到底能做什么呢？它会将新的文本嵌入到矢量存储中，并通过调用VectorStoreIndex以便在查询时提供检索，并在调用进入GPT-3.5之前，以英语形式添加到上下文的窗口中。这便是我在前文中提到的对提示进行“丰富”的实践。
通过添加两行日志代码，我既能够提取大量密集的REST调用，也可以从llama_index包中提取如下实用的提示：
DEBUG:llama_index.core.indices.utils:> Top 2 nodes:
> [Node 167d0eb4-7dba-4b93-85ec-3f5779b32daa] [Similarity score: 0.819982]
"What I Worked On February 2021 Before college the two main things
I worked on, outside of school..."
> [Node ee847bc2-d56a-4c26-afd7-c4bee9a3d116] [Similarity score: 0.811733]
"I remember taking the boys to the coast on a sunny day in 2015 and
figuring out how to deal with ..."
据此，我们可以了解到其后台发生的调用与变化了。
在完成之前，我会在data文件夹中添加另一个文档：莎士比亚的《十四行诗》。虽然我无法保障LLM已经有所“知晓”，但是显然这一堆诗并不会构成具有实际意义的叙事。
据此，我将使用一个故意模糊的问题，来运行如下额外的查询：
..
response = query_engine.query("Who is Blessed?")
print(response)
就此，我得到的简短回答是：
Adonis is Blessed.
是不是非常有趣？在后台，llama_index包“捕获”的是这十四行诗中提到Adonis的如下区域：
“你是被祝福的，你的价值给了你机会，你必须胜利，虽然缺乏希望。你的本质是什么？你是由什么构成的？既然每个人都有自己的影子，而你也有自己的那个。不过，每个影子都能借来指代Adonis和其赝品，也就是去模仿你。在Helen的脸颊上，所有美丽的艺术，就像你在希腊的轮胎上涂上了新的颜色。虽说是春天，但一年后仍会腐朽。一个是你美丽的影子，另一个则是你的慷慨，你是我们所知道的每一个幸福的该有的形状。”
就像我们之前看到的日志节点那样，我也截获到了如下节点信息：
DEBUG:llama_index.core.indices.utils:> Top 2 nodes:
> [Node 38e29f53-3656-4b55-ab6b-08acf898f122] [Similarity score: 0.766188]
"Blessed are you whose worthiness gives scope, Being had to triumph,
being lacked to hope. What i..."
> [Node 16d55fda-34ac-42cf-9b08-66d2c6944302] [Similarity score: 0.730936]
"And other strains of woe, which now seem woe, Compared with loss of thee,
will not seem so. Some..."
可见，其中大部分出自十四行诗的第53节。“blessed”一词确实出现在“Adonis”的附近。
当然，对于表现足够好的LlamaIndex来说，这些都不是问题。我刚刚使用了构建管道的第一步，LlamaIndex后续会为您提供更多的、以这类方式处理文档的解释。
小结
目前，虽然我们仍然缺乏一种全面的语言来描述模型内部发生的事情，但是通过LlamaIndex使用的RAG不乏一种可靠的途径。它既可以增强针对特定领域信息的大语言模型，也可以确保处理结果的可验证性。而这一切都旨在减少错误应答的可能，而这正是当前困扰人工智能的典型问题。
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