Routing and Answering Complex Queries with LlamaIndex And Anthropic Claude 3

Summary

スクリプトの核心を簡潔にまとめ、ユーザーの興味を引き出す魅力的な要約。

Takeaways

• 🌟 ライブラリインデックスとクラウド3を使用したLMアプリケーションの構築方法について学ぶシリーズのビデオです。
• 🔍 本動画では、ユーザークエリをルーティングするためのラックパイプラインの構築方法を解説します。
• 📚 基本的なラックスタックの作り方と、クエリに対する応答生成についても触れられています。
• 🔄 ユーザークエリがどのような種類かわからない場合、ルータークエリエンジンが特定のクエリエンジンやインデックスにルーティングします。
• 📈 特定の文脈に基づくクエリには、ベクターストアインデックスが、要約クエリにはサマーリーインデックスが使用されます。
• 🤖 ルータークエリエンジンは、LMを使用してクエリを書き、利用可能なクエリエンジンにルーティングします。
• 🔍 複雑なクエリ（例：UberとLyftの収益成長の比較）に対するサブクエリクエリエンジン抽象化の使用方法が説明されています。
• 🛠️ サブクエリクエリエンジンは、与えられたクエリに対してクエリプランを作成し、必要な情報のみを抽出して統合します。
• 📊 ノートブックを使って、ルータークエリエンジンの設定方法や、複雑なクエリの回答方法をステップバイステップで学ぶことができます。
• 🔑 アンソロピックのAPIキーと、LMや埋め込みモデルを設定する必要があります。
• 📄 ドキュメントをダウンロードし、ベクターストアインデックスとサマーリーインデックスを作成して、異なるタイプのクエリに対応します。
• 🎯 ルータークエリエンジンとサブクエリクエリエンジンを使って、複雑なクエリを正確かつ効率的に回答する方法が学べます。

Q & A

Lama Indexとは何ですか？

Lama Indexは、LM（Language Model）アプリケーションを構築するためのツールやサービスを提供するプラットフォームです。

Router Query Engineの役割は何ですか？

Router Query Engineは、ユーザーのクエリを特定のクエリエンジンまたはインデックスにルーティングする機能を持ち、適切な場所に問い合わせを送ることで、効果的に回答を生成します。

Vector Store IndexとSummary Indexの違いは何ですか？

Vector Store Indexは特定のコンテキストに基づいてクエリに答えるために使用され、Summary Indexはドキュメントの要約を生成するために使用されます。

Sub Question Query Engineの目的は何ですか？

Sub Question Query Engineは、複雑なクエリをより小さなサブクエリに分解し、それぞれに答えた後、最終的な回答を統合することで、より複雑な問いに対処します。

Cloud A3 Oppusモデルの基本的な使用例とは？

Cloud A3 Oppusモデルは、前回のビデオで説明された基本的なRACKパイプラインの構築に使用されます。これは、ドキュメントをチャンクに分割し、それをベクトルDBに保存して、クエリ時に適切なレスポンスを生成するプロセスです。

特定の文脈に基づいて答えるためにはどのインデックスを使用すべきですか？

特定の文脈に基づいて答えるためには、Vector Store Indexを使用するのが適切です。

文書の要約を生成するためにはどのインデックスを使用すべきですか？

文書の要約を生成するためには、Summary Indexを使用するのが適切です。

Router Query Engineはどのようにしてクエリを適切なエンジンにルーティングしますか？

Router Query Engineは、LLM（Language Model）を使用してユーザーのクエリを解析し、それを適切なクエリエンジンまたはインデックスにルーティングします。

複数のドキュメントまたはインデックスにクエリをルーティングすることは可能ですか？

はい、Router Query Engineを使用して、ユーザーのクエリを複数のドキュメントまたはインデックスにルーティングすることが可能です。

Sub Question Query Engineがクエリプランを作成するプロセスはどのようなものですか？

Sub Question Query Engineは、与えられたクエリを分析し、それをより小さなサブクエリに分割して個別に解決し、その後で個々の回答を統合して最終的な回答を生成するクエリプランを作成します。

Outlines

00:00

🚀 ビデオシリーズの紹介とRackパイプラインの構築

この段落では、RIからLama,indexのビデオシリーズへのようこその挨拶が行われています。本動画では、Lama,indexとCloud3を用いたLMアプリケーションの構築に焦点を当てています。具体的には、ユーザーのクエリをルーティングするためのRackパイプラインの構築方法が説明されています。このパイプラインは、複雑なクエリやサブクエリを扱うために、ルータークエリエンジンとサブクエリクエリエンジンの抽象化を利用します。

05:01

📚 データベースの構築とクエリエンジンのテスト

2番目の段落では、基本的なRackパイプラインの構築方法が紹介され、文書からチャンクを作成し、Vector DBまたはインメモリVectorインデックスにプッシュする方法が説明されています。また、クエリを処理する方法、特定の文脈に基づくクエリの回答、および要約クエリの回答についても説明されています。次に、ルータークエリエンジンを使用して、ユーザーのクエリを適切なインデックスやクエリエンジンにルーティングする方法が詳しく説明されています。また、複雑なクエリを処理するためにサブクエリクエリエンジンを使用する方法も紹介されています。

Keywords

💡LM (Language Model)

LMは、自然言語処理において使用される言語モデルの略です。このビデオでは、LMはテキストを処理し、ユーザークエリに応答するための核心的な技術として機能します。例えば、複雑なクエリを解決するためにサブクエリエンジンを使用すると説明されており、LMはクエリを理解し、適切なサブクエリを生成する役割を担います。

💡Rack Pipeline

Rack Pipelineは、このビデオで説明されているデータ処理の流れを指す用語です。ドキュメントからチャンクを作成し、ベクトルデータベースやメモリ ベクトルインデックスにプッシュし、クエリ段階で特定のチャンクを取得してレスポンスモジュールに送ります。このプロセスは、ユーザーのクエリを適切に処理するための一連のステップを示しています。

💡Vector DB

Vector DBは、ベクトル形式でデータを保存するためのデータベースです。このビデオでは、テキストのチャンクをベクトル化してVector DBに保存し、クエリの際に再利用する技術が説明されています。Vector DBは、検索や情報取得を高速に行うことができるため、効率的なデータ管理に役立ちます。

💡Query Engine

Query Engineは、データベースや他のデータストアから情報を検索するためのソフトウェアコンポーネントです。このビデオでは、ルータークエリエンジンとサブクエリクエリエンジンの2つのタイプが説明されています。ルータークエリエンジンは、ユーザーのクエリを適切なインデックスまたはクエリエンジンにルーティングし、サブクエリクエリエンジンは複雑なクエリを解決するためのクエリプランを作成します。

💡Router Query Engine

Router Query Engineは、ユーザーのクエリを最適なターゲットに誘導するシステムです。このビデオでは、ルータークエリエンジンが複雑なクエリを処理し、適切なインデックスやクエリエンジンにルーティングする方法が説明されています。ルータークエリエンジンは、クエリの性質に応じて異なる処理パスを提供し、効率的な回答生成を可能にします。

💡Sub-Question Query Engine

サブクエリクエリエンジンは、複雑なクエリを解決するための技術です。このエンジンは、複雑なクエリを複数の単一なサブクエリに分割し、それぞれのサブクエリに応じて回答を生成します。このプロセスにより、特定の情報を抽出し、最終的な回答を整理することができます。

💡Vector Store Index

Vector Store Indexは、特定の文脈に基づくクエリに対応するインデックスです。このビデオでは、Vector Store Indexを使用して、文書から特定の文脈を抽出し、それに応じた回答を生成する方法が説明されています。Vector Store Indexは、特定の情報を正確に検索するための効率的な手段となります。

💡Summary Index

Summary Indexは、ドキュメントの要約に関するクエリに対応するインデックスです。このビデオでは、Summary Indexを使用して、ドキュメントの要約を生成し、サマリ化された情報を提供する方法が説明されています。Summary Indexは、大規模なテキストデータから重要なポイントを抽出し、簡潔な概要を作成する際に役立ちます。

💡Anthropic LLM

Anthropic LLMは、人工知能の会社Anthropicによって開発された言語モデルです。このビデオでは、Anthropic LLMが使用され、テキストの処理やクエリの回答に役立っていることが説明されています。Anthropic LLMは、自然言語処理のタスクを適切に実行するために使用される高度な技術です。

💡Hugging Face Embeddings

Hugging Face Embeddingsは、自然言語データを数値ベクトルに変換する技術です。このビデオでは、Hugging Face Embeddingsを使用して、テキストをベクトル化し、検索や処理を効率化する方法が説明されています。Hugging Face Embeddingsは、複雑なテキストデータを扱う際に重要な役割を果たします。

💡Document Loading

Document Loadingは、データ処理のプロセスで最初に行われる手順です。この手順では、文書をシステムに読み込むことで、後続の処理や分析が可能になります。このビデオでは、特定のドキュメント（例：Uber 10K filing）を読み込んで、インデックスを作成し、クエリに対応する方法が説明されています。

Highlights

Building LM applications with Lama Index and Cloud3

Creating a basic rack pipeline for handling user queries

Utilizing Vector DB or in-memory Vector index for document chunk storage

Router query engine for directing user queries to appropriate query engines or indices

Vector store index for answering specific context queries

Summary index for handling summarization queries

Complex queries requiring comparison of revenue growth between companies

Sub question query engine for creating a query plan and consolidating answers

Using anthropic LLM and Hugging Face embedding in the process

Setting up logging and using open-source Logitech embedding

Testing queries with router query engine and available query engine tools

Generating summarization for a document using the summary tool

Answering specific context queries with the Vector tool

Comparing and contrasting customer segments and geography growth

Creating a query plan for complex queries involving multiple documents

Consolidating individual answers into a final response for complex queries

Exploring the investments made by Uber and Lyft using sub question query engine

Transcripts

hello everyone this is RI from Lama

index welcome to another video in this

series of videos on building LM

applications with Lama index and

cloud3 so in this video we'll look into

building rack pipeline that will route

user queries as well as answer complex

uh where is uh using router query engine

and sub question query engine

abstractions available with llama

index so let's get started with

it so we have seen uh a basic rack stack

where in given a document we create

chunks push it into Vector DB or in

memory Vector index and during quering

stage we retrieve certain chunks and

send it to response s module to generate

a response uh using llm right so we have

created a basic uh rack pipeline using

Cloud A3 oppus model in the last video

so but often uh the user queries can be

uh the summarization queries or maybe uh

queries that uh can be answered with

specific context so we have uh Vector

store index to answer specific context

queries and we have summary index for

answering summarization queries but in

real world situation we really don't

know um uh what type of user query can

come right so how do

decide uh to which index or to which

query engine to post this specific user

query

so that's where uh router query engine

will be helpful so router query engine

will route the user query to specific uh

query engine or index uh so here what is

the revenue of uber in 2021 this can be

answered specifically uh by using Vector

store index by uh taking the specific

context from the of the given document

and uh generate an answer accordingly

let's say but uh if you have a query

such as summarize a given document then

you probably need to go through the

whole document and use summary index for

for answering the question right so

router C engine will route the uh Q

query internally it uses LM to write the

Q query to uh you know these query

engines

available so that way uh you can you use

router query engine to Route queries to

different indes or query

engines the next one is um having

complex queries such as uh compare

Revenue growth of uber and live from

2022 2021 and you have indexed uh Uber

10K filings and lift 10K filings so in

this case uh what do you do uh if I have

a uber 10K filings and lift 10K filings

documents what I do is I get the revenue

growth of uber and lift from 202 to 2021

separately and then uh concatenate both

of them get a uh summarization from the

both the answers uh with this specific

to the query right so we can do the same

thing with the sub question query engine

abstraction available in the Llama

index so what it does is it creates a

query plan for the given

query so for the given query compare

Revenue growth of uber and Li from 202

to 2021 it created a two separate

queries what is the revenue growth of

ubber from 20221 and then what is the

revenue growth of lift from 202 2021 and

um it uses the specific quy engines get

answers and then consolidates the final

answer for the given query right so

that's how you can um create a query

plan for a complex query such as compare

and contrast across different documents

or um probably an example question is

compare and contrast customer segments

and geography that grew the fastest so

these are some complex queries that uh

need uh sub uh query plans right so you

can use subc Query engine in those

cases so let's uh go with the these two

qu engines Concepts and see uh a quick

walk through of the

notebooks so in this notebook we'll look

into router qu engine uh to Route the

user quy to one of the available qu

engine tools or the indices um that we

have seen earlier uh we'll uh install

with Lama index anthropic llm and

hugging face embedding because anthropic

doesn't have any embedding model we'll

use uh open source available logging

phas embedding currently we'll set up

the logging and then you need anthropic

AP key to run this notebook and then

we'll set the llm and embeding model

accordingly op EMB uh llm and then BG

Bas English V 1. embedding model and

then we'll set the llm embedding and the

chunk as 512 for this entire process

we'll download the document which is

pogram a document load the document and

we'll create both the indexes Vector

store index and then summary index for

answering different type of queries and

we'll accordingly create two different

query engines create tools on top of it

so that uh the llm decides which tool to

use for the given query right and then

on top of that uh create a router query

engine using summary tool and Vector

tool okay now that you have router query

engine uh the next step is to test the

queries right so here we have one of the

query which is what is summary of the

document and then as you can see it used

selecting qu engine zero the if you go

and check here the uh first qu engine

which is summary tool um and then

creating a summarization for the given

document so as said uh it says the

document has autoby let's say by

polygram and lot of different things

about the

document and then the next question is

what did polyram do growing up so it

uses sare engine one which is second

quare engine uh which is Vector tool so

since this question is about answering

using a specific context it uses a

second qu engine which is Vector Vector

store index or vector quare engine or

the specific tool and then accordingly

uh generated an answer uh specific by

taking the specific context so this way

you can uh use uh router query engine to

Route the user query to one of these

indices or if you have multiple

documents as well and you can even route

to the multiple document or multiple

indices accordingly so next we'll look

into sub question qu engine and how it

can help you to answer complex

queries in this notebook we'll look into

using sub question query engine to uh

answer complex queries um as a usual way

we'll go with the installation and

setting up the anthropic APA keys and

again setting the llm and embedding

model and chunk size

accordingly uh next we'll go with the

logging mechanism and here we'll use

Uber 10K filings and uh lift 10K filings

uh

for experimenting with the subc query

engine we'll load the document and then

we'll index uh we just go with the first

100 PS of the document and then um

we'll create both the qu engines right

we'll just see uh if uh it is working

perfectly or not and uh and then by uh

asking sample questions for each of

these Square engines and then we'll

create tools um around these to select

one of these uh qu engine the around

lift qu engine and then over qu engine

accordingly and then we'll create sub

question qu engine on top of these

tools

next we'll start asking the question

which is compar growth of uber and LIF

from 2020 2021 so it created uh these

query plans what is Uber Revenue in 2020

and then Uber Revenue 2021 lift Revenue

in 2020 and lift Revenue in

2021 and it got uh these individual

answers and then finally generated a

answer uh showing the what how Uber and

uh lift Revenue grow

from the specific

years similarly the next question is

compare the Investments made by Uber and

Lyft uh so it created uh bunch of

questions what investment did Uber made

in 2021 total amount of uber amount

invested by Uber in 2021 and similarly

for lify as well get answers for each of

these things and then finally get a

Consolidated answer so that's how sub

question query engine will help you to

uh create query plan and then uh answer

complex

queries so I hope uh you understood and

how you can use them with the anthropic

Cloud a model

so thank you see you in the next video