Building and deploying multi-agent RAG systems in 2024 with LlamaIndex

Summary

In diesem Video stellt Lri Voss, VP für Entwicklerbeziehungen bei Llama Index, die vielseitigen Möglichkeiten der Plattform vor. Llama Index bietet Frameworks in Python und Typescript zur Erstellung von generativen KI-Anwendungen, inklusive Dokumentenverarbeitung, strukturierten Datenauszügen und autonomen Agenten. Die Plattform unterstützt Retrieval Augmented Generation (RAG) und ermöglicht die Integration in zahlreiche Datenbanken und Tools. Llama Parse und Llama Cloud vereinfachen die Verarbeitung komplexer Dokumente. Zudem wird das neue Multi-Agenten-System Llama Agents vorgestellt, das es Entwicklern ermöglicht, skalierbare Agentensysteme zu erstellen und zu überwachen.

Takeaways

• 🌟 Llama Index ist ein Framework für die Entwicklung von generativen KI-Anwendungen in Python und TypeScript.
• 📄 Llama Parse ist ein Service, der komplexe Dokumente in lesbare Form für LLMs umwandelt.
• 🆓 Llama Parse ist kostenlos für bis zu tausend Seiten pro Tag.
• 🔗 Llama Cloud ist ein Enterprise-Service für Dokumente-Eingabe und generative KI-Ausgabe.
• 📚 Llama Hub ist ein Repository für Helfersoftware, die Datenbanken und verschiedene LLMs unterstützt.
• 🛠️ Llama Index bietet Agent-Tools, um die Entwicklung von KI-Agenten zu erleichtern.
• 🚀 Llama Index hilft Entwicklern, schneller in die Produktion zu kommen und Geschäftswert zu schaffen.
• 🔍 Das Framework unterstützt Funktionen wie Datenabruf, Dokumenten-Parsing und Vektordatenspeicherung.
• 🗣️ Es ist möglich, Chatbots mit nur einer Zeile Code zu erstellen.
• 🤖 Llama Index unterstützt die Entwicklung von KI-Agenten, die mehr als nur Abfragen beantworten können.
• 🔄 Llama Agents ist ein neues Framework zum Bereitstellen von Multi-Agent-Systemen, das als Webservice läuft.

Q & A

Was ist Llama Index und welche Funktionen bietet es?

Llama Index ist ein Framework in Python und Typescript, das beim Aufbau generativer KI-Anwendungen hilft. Es bietet Funktionen wie Retrieval Augmented Generation (RAG), Dokumentenverarbeitung, strukturierte Datenerfassung und die Verwendung autonomer Agenten.

Welche Programmiersprachen unterstützt das Llama Index Framework?

Llama Index unterstützt sowohl Python als auch Typescript. Das Python-Framework ist älter und umfangreicher, während das Typescript-Framework schnell wächst.

Was ist Llama Parse und warum ist es nützlich?

Llama Parse ist ein Dienst von Llama Index, der komplexe Dokumente in ein Format umwandelt, das von einem LLM verstanden werden kann. Dies ist entscheidend, da ohne korrektes Parsing von Dokumenten ungenaue Ergebnisse von LLMs geliefert werden können.

Welche Vorteile bietet der Llama Cloud-Service?

Llama Cloud ist ein Enterprise-Dienst, der es ermöglicht, Dokumente schnell zu verarbeiten und Retrieval Augmented Generation durchzuführen, ohne sich um den Mittelteil der Datenverarbeitung kümmern zu müssen.

Welche Art von Tools bietet Llama Hub an?

Llama Hub bietet eine Registry von kostenlosen Softwaretools, die bei der Anbindung an Datenbanken, der Extraktion von Daten aus Plattformen wie Notion, Slack und Salesforce sowie der Speicherung in Vektordatenbanken helfen.

Warum sollte ein Entwickler Llama Index verwenden?

Llama Index hilft Entwicklern, schneller zu arbeiten, indem es grundlegende Probleme bei der Entwicklung generativer KI-Anwendungen löst. Dadurch können Entwickler sich auf innovative und neuartige Lösungen konzentrieren, anstatt sich mit den Grundlagen zu beschäftigen.

Wie unterstützt Llama Index Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Llama Index vereinfacht die Schritte eines RAG-Workflows, indem es den Datenzugriff von verschiedenen Quellen, das Einbetten der Daten, das Speichern in Vektordatenbanken und das Durchführen von Abfragen automatisiert und optimiert.

Kann Llama Index auch Bilddaten verarbeiten?

Ja, Llama Index kann neben Textdaten auch Bilddaten einbetten, abfragen und relevante Bilder basierend auf den Abfragen zurückgeben.

Was sind Llama Agents und wofür werden sie verwendet?

Llama Agents ist ein neues Framework zur Bereitstellung von Multi-Agenten-Systemen. Es verwandelt jede Agentenfunktion in einen Webdienst und ermöglicht die parallele Verarbeitung von Aufgaben durch mehrere Agenten.

Wie funktioniert die Orchestrierung zwischen mehreren Agenten in Llama Index?

Die Orchestrierung erfolgt durch einen speziellen LLM, der entscheidet, welcher Agent welche Aufgabe ausführt. Zum Beispiel kann ein Agent die Authentifizierung verwalten, bevor ein anderer Agent eine Aktion wie das Überprüfen des Kontostands ausführt.