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LlamaIndex v0.5 クイックスタートガイド

npaka

「GPT Index」が「LlamaIndex」にリブランディングされました。

・LlamaIndex v0.5.12

【最新版の情報は以下で紹介】


1. LlamaIndex

「LlamaIndex」は、専門知識を必要とする質問応答チャットボットを簡単に作成できるライブラリです。同様のチャットボットは「LangChain」でも作成できますが、「LlamaIndex」は、コード数行で完成してお手軽なのが特徴になります。

2. ドキュメントの準備

はじめに、チャットボットに教える専門知識を記述したドキュメントを用意します。

今回は、マンガペディアの「ぼっち・ざ・ろっく！」のあらすじのドキュメントを用意しました。

・bocchi.txt

3. Colabでの実行

Google Colabでの実行手順は、次のとおりです。

(1) パッケージのインストール。

# パッケージのインストール
!pip install llama-index==0.5

(2) 環境変数の準備。
以下のコードの <OpenAI_APIのトークン> にはOpenAI APIのトークンを指定します。(有料)

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "<OpenAI_APIのトークン>"

(3) ログレベルの設定。
ログレベルをINFOに設定します。

import logging
import sys

# ログレベルの設定
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.DEBUG, force=True)

・DEBUG : デバッグ情報の出力。
・INFO : 想定通りのことが発生。
・WARNING : 想定外のことが発生。
・ERROR : 機能を実行できない。

(4) Colabにdataフォルダを作成してドキュメントを配置。
左端のフォルダアイコンでファイル一覧を表示し、右クリック「新しいフォルダ」でdataフォルダを作成し、ドキュメントをドラッグ&ドロップします。

(5) インデックスの作成。
ドキュメントをチャンクに分割し、チャンク毎に埋め込みに変換します。

チャンクは類似検索の対象となるデータ単位です。デフォルトでは、「\n\n」で分割した後、プロンプトに収まるサイズで結合して、生成します。

from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader

# インデックスの作成
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
index = GPTSimpleVectorIndex.from_documents(documents)
INFO:root:> [build_index_from_documents] Total LLM token usage: 0 tokens
> [build_index_from_documents] Total LLM token usage: 0 tokens
INFO:root:> [build_index_from_documents] Total embedding token usage: 14646 tokens
> [build_index_from_documents] Total embedding token usage: 14646 tokens

使用されたLLMと埋め込みのトークン数が情報として出力されます。

(5) 質問応答。

# 質問応答
print(index.query("ぼっちちゃんの得意な楽器は？"))
ぼっちちゃんの得意な楽器はギターです。


# 質問応答
print(index.query("ぼっちちゃんについてどう思う？"))
ぼっちちゃんは、人見知りな性格で臆病な後藤ひとりのことを指しているようです。後藤ひとりは、承認欲求が強く、人と接するのが苦手な一面もありますが、ギターの腕前はプロ級で、文化祭ではアドリブでボトルネック奏法を行い、ライブを成功に導いたという優れた才能を持っています。そんな後藤ひとりを「ぼっちちゃん」と呼ぶのは、彼女のことを大切に思っているからだと思います。そし


# 質問応答
print(index.query("喜多ちゃんの一番中の良い友達は？"))
喜多郁代の一番中の良い友達は、後藤ひとりであると思われます。後藤ひとりとは同学年であり、社交的な性格をしている喜多郁代とは正反対で要領がよく、友達も多いということから、喜多郁代の一番中の良い友達として後藤ひとりが挙げられるでしょう。

4. インデックスの保存

作成したインデックスは保存しておくと、次回に再作成する必要がなくなります。

(1) インデックスの保存。

# インデックスの保存
index.save_to_disk("index.json")

(2) インデックスの読み込み。

# インデックスの読み込み
index = GPTSimpleVectorIndex.load_from_disk("index.json")

5. LlamaHub

「LlamaIndex」がドキュメントとして読み込めるのは、テキストだけではありません。「LlamaHub」で提供しているデータコネクタを利用することで、さまざまなファイル (PDF、ePub、Word、PowerPoint、Audioなど) やWebサービス (Twitter、Slack、Wikipediaなど) をドキュメントのデータソースとして利用できます。

今回は、「Fast Zero Shot Object Detection with OpenAI CLIP」のYoutube動画についてLlamaIndexで質問応答してみます。

(1) 「LlamaHub」で目的のデータコネクタを探す。
今回は、「youtube_transcript」をクリックします。

(2) サンプルコードを元に、ドキュメントを読み込む。

from llama_index import download_loader

YoutubeTranscriptReader = download_loader("YoutubeTranscriptReader")

loader = YoutubeTranscriptReader()
documents = loader.load_data(ytlinks=['https://www.youtube.com/watch?v=i3OYlaoj-BM'])

(3) インデックスの作成。 

from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader

# インデックスの作成
index = GPTSimpleVectorIndex(documents)

(4) 質問応答。
日本語で答えてくれない時は、「日本語で答えて」をつけると良いです。

# 質問応答
print(index.query("この動画で伝えたいことはなんですか？日本語で答えて"))
この動画では、オープンAIのCLIPを使用して、画像分類、オブジェクトローカリゼーション、オブジェクト検出をゼロショットで行う方法を紹介しています。また、これらのタスクを切り替えるためにモデルを微調整する必要がないことも示しています。さらに、スコアを計算し、画像全体の平均を取り、それを現在のスコアから引くことで、低いスコアをゼロにクリップする方法も紹介しています。これにより、より良いローカリゼーシ



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