Neste artigo, vamos explorar o LLaMA Index, um framework que ajuda a converter dados de empresa em aplicações LLaMA prontas para produção. Além disso, vamos aprender como utilizar os recursos gratuitos da NVIDIA para testar e desenvolver aplicativos com LLaMs (Large Language Models).
Configurando o Ambiente e Instalando Pacotes
Para começar, precisamos configurar nosso ambiente de desenvolvimento e instalar os pacotes necessários. Isso pode ser feito usando conda e pip. Em seguida, vamos instalar o LLaMA Index e configurá-lo para uso.
LLaMA Index e LangChain
O LLaMA Index pode ser usado em conjunto com o LangChain para criar um sistema RACK (Rapids Accelerator for Kernel Engineering). Isso permite que os modelos de linguagem sejam treinados e utilizados de forma eficiente. Vamos demonstrar como utilizar o LLaMA Index e LangChain para criar um sistema de geração de texto.
Embbeding Texto em Representações Numéricas
Para utilizar o LLaMA Index, precisamos Embedded texto em representações numéricas. Isso pode ser feito carregando uma instância do Langchain embeddings e utilizando o LLaMA Index para converter texto em embeddings. Em seguida, podemos armazenar esses embeddings em um banco de dados de vetores.
Utilizando o LLaMA Index para Análise de Texto
O LLaMA Index pode ser utilizado para analisar texto e fornecer informações sobre um determinado tópico. Vamos demonstrar isso utilizando dois exemplos: características de Donald Trump e um resumo do jogo “The Hunger Games”. O sistema pode identificar características, resumir texto e responder a consultas.
Conclusão
Neste artigo, aprendemos como configurar o ambiente e instalar os pacotes necessários para utilizar o LLaMA Index. Além disso, vimos como utilizar o LLaMA Index para embedded texto em representações numéricas e analisar texto. O LLaMA Index é uma ferramenta poderosa para desenvolver aplicativos que utilizam modelos de linguagem.