
2023년 10월 11일


사용자 정의 데이터와 LLM의 결합: LlamaIndex의 고수준 개념 탐색
LlamaIndex는 다양한 데이터 소스와 포맷에서 데이터를 취득하고 구조화하여, 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 응용 프로그램(예: Q&A, 챗봇, 에이전트)을 사용자 정의 데이터로 향상시키는 데 필요한 도구를 제공합니다. 이 프레임워크는 검색 증강 생성(RAG) 패러다임을 통해 사용자의 쿼리에 대한 응답을 생성하기 위해 쿼리 단계에서 관련 컨텍스트를 검색하고 LLM에 전달하는 데 중점을 둡니다. LlamaIndex는 검색기, 노드 포스트프로세서, 응답 합성기와 같은 구성 요소를 제공하여, 사용자가 쿼리 엔진, 채팅 엔진 또는 에이전트와 같은 다양한 RAG 파이프라인을 구축하고 통합할 수 있도록 지원합니다.