ChatGPT 的爆火证明了大型语言模型（LLM）在生成知识和推理方面的能力。不过，ChatGPT 是使用公共数据集进行预训练的模型，因此可能无法提供与用户业务相关的特定答案或结果。
那么，如何使用私有数据最大化发挥 LLM 的能力？LlamaIndex 可以解决这一问题。LlamaIndex 是一个简单、灵活、集中的接口，可用于连接外部数据和 LLMs。
近期，Zilliz 与 LlamaIndex 梦幻联动，举办了一次干货满满的网络研讨会。会上，LlamaIndex 的联合创始人兼首席执行官 Jerry Liu 向大家介绍了如何使用 LlamaIndex 通过私有数据提升 LLM 能力。
01. LlamaIndex：使用私有数据增强 LLM 的神器
“如何使用私有数据增强 LLM”是困扰许多 LLM 开发者的一大难题。在网络研讨会中，Jerry 提出了两种方法：微调和上下文学习。
所谓“微调”是指使用私有数据重新训练网络，但这个方案成本高昂，缺乏透明度，且这种方法可能只在某些情况下才有效。另一种方法是上下文学习。“上下文学习”是指将预训练模型、外部知识和检索模型相结合。这样开发者就能在输入 prompt 的过程中添加上下文。不过，结合检索和内容生成，检索上下文、管理海量源数据方面都会让整个过程显得困难重重，LlamaIndex 系列工具正好可以解决这些问题。
开源工具 LlamaIndex 能够为 LLM 应用提供中央数据管理和查询接口。LlamaIndex 系列工具主要包含三个组件：
- 数据连接器——用于接收各种来源的数据。
- 数据索引——用于为不同应用场景调整数据结构。
- 查询接口——用于输入 prompt 和接收经过知识扩展后生成的结果。
LlamaIndex 的三个主要组件
LlamaIndex 也是开发 LLM 应用的重要工具。它像一个黑匣子，接收详细的查询描述，返回相应回答和丰富的参考资料。LlamaIndex 还可以管理语言模型和私有数据之间的应用集成，从而提供准确的结果。
整个应用流程中的LlamaIndex
02. LlamaIndex VS 向量检索
- LlamaIndex 向量索引的工作原理
LlamaIndex 支持各种索引，包括列表索引、向量索引、树索引和关键字索引。Jerry 在网络研讨会中以向量索引为例，展示了 LlamaIndex 索引的工作原理。向量索引是一种常见的检索和数据整合模式，它能将向量存储库与语言模型进行配对。LlamaIndex 向量索引先接收一组源文档数据，将文档切分成文本片段，并将这些片段存入内置的向量存储库里，每个片段都有相应的向量与之对应。当用户进行查询时，查询问题先转化为向量，然后在向量存储系统中检索 top-k 最相似的向量数据。后续，这些检索出来的相似向量数据将在相应合成模块中用于生成结果。
LlamaIndex 接收数据
通过向量存储系统查询
对于在 LLM 应用中引入相似性检索有刚需的用户而言，向量存储系统的索引是最好的选择。这种索引类型非常适合语义相似性检索，因为它可以比较不同文本。例如，向量存储索引适合搭建问答机器人，回答各种关于特定开源项目的问题（参考 OSSChat）。
- 集成 Milvus 和 LlamaIndex
LlamaIndex 集成十分多样且轻量。在本次网络研讨会中，Jerry 强调了 Milvus 和 LlamaIndex 的集成（参考：https://milvus.io/docs/integrate_with_llama.md）。
开源向量数据库 Milvus 可以处理数百万、数十亿甚至数万亿规模的向量数据集。在这个集成中，Milvus 承担了后端向量库的角色，用来存储文本片段和向量。集成 Milvus 和 LlamaIndex 也十分简单——仅需输入几个参数，在向量存储环节中加入 Milvus，通过查询引擎便可获得问题答案。
当然，作为提供全托管云原生 Milvus 服务的 Zilliz Cloud 同样支持集成 LlamaIndex （参考：https://zilliz.com/doc/integrate_with_llama）。
03. LlamaIndex 应用案例
在网络研讨会中，Jerry 还分享了许多 LlamaIndex 的典型应用场景，包括：
- 语义搜索
- 总结归纳
- 文本转化为 SQL 结构化数据
- 合成异构数据
- 比较/对比查询
- 多步骤查询
04. 精彩问答集锦
1. 如何看待 OpenAI 的插件？如何使用 OpenAI 插件与 LlamaIndex 协同合作？
Jerry Liu: 这是个好问题。一方面，我们其实就是 OpenAI 的插件之一，可以被任何外部代理调用,无论是 ChatGPT 还是 LangChain，任何外部代理都可以调用我们。客户端代理将一个输入请求发送给我们，我们以最佳的方式执行。比如，在 ChatGPT 的 chatgpt-retrieval-plugin 仓库里就可以找到我们的插件。另一方面，从客户端的角度而言，我们支持与任何软件服务集成，只要这个服务是 [chatgpt-retrieval-plugin] 插件。（参见 https://github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin/blob/main/datastore/providers/llama_datastore.py）。
2. 您提到了性能和延迟方面的 tradeoff。在这一方面，你们遇到过哪些瓶颈或挑战？
Jerry Liu: 如果上下文更丰富、文本块更大，延迟也会更高。有人认为文本块越大，生成的结果越准确，也有人持怀疑态度。总之，文本块大小是否影响性能结果还存在争议。
GPT-4 在处理提供更多上下文的问题时就比 GPT-3 的表现要好。但总的来说，我认为文本块大小和性能结果还是正相关的。另一个权衡是任何高级 LLM 系统都需要用链式方法进行调用，这样一来执行所需时间也会变长。
3. 如果使用外部模型来执行查询，传输私有数据是否安全？
Jerry Liu: 这取决于使用的 API 服务。例如，OpenAI 不会使用 API 数据来训练或者优化其模型。但一些企业仍然会担心 OpenAI 向第三方发送敏感数据。因此，我们最近新增了 PII 模块来应对这一问题。还有一种解决方法就是使用本地模型。
4. 以下两种方法的优缺点分别是什么？方法一：在 LlamaIndex 上加载数据和建索引之前，利用如 Milvus 之类的向量数据库进行相似性检索和图索引优化。方法二：使用 LlamaIndex 原生的 vector store 集成？
Jerry Liu: 两种方法都可以。我们正在计划整合这两种方法。敬请期待。
如果使用 Milvus 加载数据，用户可以在现有数据上使用 LlamaIndex。如果使用 LlamaIndex 中由 Milvus 提供的向量索引，我们会根据现有数据，重新定义数据结构。前者的好处是用户可以直接使用现有数据，后者的好处是可以定义元数据。
5. 我需要在本地分析大约 6,000 个 PDF 和 PowerPoint 文件。如果不使用 OpenAI 和 LlamaIndex 的 llama65b 模型，我如何才能获取最佳分析结果？
Jerry Liu: 如果你可以接受 Llama 的许可证，那我还是建议尝试使用 Llama。
复制链接查看 GitHub 上的开源模型（https://github.com/underlines/awesome-marketing-datascience/blob/master/awesome-ai.md#llama-models）。
如果在使用 Milvus 或 Zilliz 产品有任何问题，可添加小助手微信 “zilliz-tech” 加入交流群。
