L’intelligenza artificiale (AI) rappresenta un potentissimo strumento per estrarre valore dai dati aziendali e ottimizzare i processi. Tuttavia, integrare l’AI nei flussi di lavoro dell’azienda può rivelarsi una sfida complessa, soprattutto quando si tratta di collegare i dati e la conoscenza aziendale con modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4, dei potenti modelli in grado di comprendere e generare testi simili a quelli umani.
Originariamente noto come GPT Index, LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai) si è evoluto diventando un alleato indispensabile per gli sviluppatori. È come un coltellino svizzero, un multi-tool che aiuta in diverse fasi della lavorazione dei dati e dei large language models (LLM).
LlamaIndex è un data framework open source progettato per facilitare la connessione e l’integrazione di conoscenza privata con i large language models (LLM).
Con LlamaIndex, è possibile facilmente connettere i dati aziendali contenuti in database, in file di testo, in PDF o disponibili attraverso API, con potenti modelli linguistici già disponibili come, ad esempio, GTP-4 o GTP-4 Turbo.
LlamaIndex non è solo uno strumento, ma un catalizzatore per l’innovazione aziendale. Con la sua capacità di connettere i dati aziendali con gli LLM, LlamaIndex apre la porta a un mondo di possibilità per le aziende che desiderano sfruttare il potere dell’AI per ottimizzare, migliorare o trasformare il loro business.
LlamaIndex è la piattaforma ideale per creare applicazioni solide basate su modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) utilizzando i tuoi dati aziendali. Che si tratti di un sofisticato sistema di FAQ, domande e risposte, di un chatbot interattivo o di smart agent, LlamaIndex è un potente alleato per entrare nel campo dell’intelligenza artificiale generativa e della Retrieval Augmented Generation (RAG).
LlamaIndex permette di:
Se analizziamo più in dettaglio il funzionamento di LlamaIndex, scopriamo tre componenti chiave che aiutano nello svolgimento del lavoro:
Immagina un’intelligenza artificiale che non solo genera testo, ma che può attingere a una vastissima conoscenza personalizzata e utilizzarla per fornire risposte ancora più precise, complete e pertinenti. Questo è il potere della Retrieval Augmented Generation (RAG), la generazione di testo migliorata dal recupero di informazioni, una tecnologia rivoluzionaria che sta portando l’intelligenza artificiale a un livello superiore.
La RAG si basa su un concetto semplice ma potente: combinare la forza dei modelli LLM con la precisione del recupero delle informazioni. In pratica un sistema RAG funziona in due fasi:
I passaggi eseguiti per l’ottenimento della risposta alla domanda dell’utente sono tre:
Nelle due fasi descritte in precedenza, la fase di indicizzazione (Indexing) prepara la tua base di conoscenza, mentre la fase di interrogazione (Querying) sfrutta questa conoscenza e l’intelligenza artificiale per dare le risposte o completare i compiti richiesti.
LlamaIndex mette a disposizione una serie di strumenti per costruire la Knowledge Base, la base di conoscenza:
Questi elementi, noti anche come Readers, acquisiscono dati provenienti da fonti e formati diversi, trasformandoli in una rappresentazione unificata chiamata Document. Un Documento è una collezione di dati (attualmente testo, ma in futuro anche immagini e audio) e metadati riguardanti i dati stessi. Questi Documenti fungono da mattoni per la costruzione della Knowledge Base.
LlamaIndex offre una gamma di Data Loaders di base per gestire le più comuni sorgenti di dati:
LlamaIndex offre una libreria in continua evoluzione di connettori personalizzati sviluppati dalla community. Si possono trovare su LlamaHub: https://llamahub.ai. Inoltre, si possono creare i propri connettori personalizzati utilizzando l’SDK di LlamaIndex per espandere ulteriormente le capacità di importazione e acquisizione dati.
Dopo la loro acquisizione, i dati devono essere processati e trasformati prima di essere inseriti in un sistema di archiviazione. Queste trasformazioni includono la suddivisione in blocchi (chunking), l’estrazione dei metadati e l’embedding di ciascun blocco.
La trasformazione è un passaggio fondamentale per garantire che i dati possano essere recuperati e utilizzati in modo ottimale dall’LLM.
Un Documento è il contenitore dei tuoi dati, che provengano da un PDF, un’API o un database. Un Nodo, invece, è un frammento di un Documento arricchito con metadati e relazioni. Dal punto di vista dello sviluppatore, Document è una sottoclasse di Node.
Successivamente a quello che viene chiamato processo di caricamento e ingestione (Loading & Ingestion), LlamaIndex aiuta ad organizzare i dati in un formato recuperabile. Questo processo include l’analisi sintattica, l’embedding e l’inferenza dei metadati, e porta infine alla creazione della Knowledge Base.
Un indice (Index) secondo LlamaIndex è una struttura dati composta da oggetti di tipo Document che permette a un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) di effettuare ricerche e interagire con le proprie informazioni. L’Indice di LlamaIndex è stato progettato per essere complementare alla strategia di interrogazione utilizzata. Questo significa che è possibile personalizzare il modo in cui le informazioni vengono recuperate in base alle specifiche esigenze.
Il tipo di indice più comunemente utilizzato è di gran lunga il VectorStoreIndex. Un VectorStoreIndex prende i Documenti e li suddivide in Nodi. Successivamente, crea dei vector embeddings del testo di ciascun Nodo, pronti per essere interrogati da un LLM.
Gli embedding vettoriali (vector embeddings), spesso chiamati semplicemente embedding, sono un elemento fondamentale per il funzionamento delle applicazioni basate sugli LLM. Un embedding è una rappresentazione numerica del significato, o della semantica, del testo preso in esame.
Gli embedding sono cruciali per il funzionamento degli LLM e della tecnologia RAG, traducono il significato del testo esaminato in numeri. In questo senso, testi simili o frasi con significati simili, hanno embedding simili, anche se le parole sono diverse. Questo meccanismo permette a LlamaIndex di trovare informazioni basandosi sul significato, non solo sulle singole parole o sul matching di parole chiave.
In questa fase, chiamata Querying Stage o Fase di interrogazione, viene recuperato dalla Knowledge Base il contesto rilevante in base alla richiesta fatta e viene quindi integrato con le conoscenze dell’LLM per generare una risposta o eseguire un’azione. Questo approccio non solo fornisce all’LLM informazioni aggiornate e pertinenti, ma può previene anche il fenomeno delle allucinazioni, ovvero la generazione di risposte inventate o non supportate dai dati. La sfida principale in questa fase riguarda il recupero, l’orchestrazione e il ragionamento su più Knowledge Base contemporaneamente.
LlamaIndex offre elementi modulari che aiutano ad esempio nello sviluppo di applicazioni di domande e risposte (FAQ) o AI chatbot e in questa fase si basa su tre passaggi chiave per estrarre le informazioni pertinenti dalla Knowledge Base e inviarle all’LLM per generare una risposta (sensata).
Questo passaggio, chiamato Retrieval, si concentra sulla ricerca e sul ritorno dei Documenti più rilevanti per la richiesta fatta all’interno dell’Indice. Il tipo di recupero più comune è il top-k semantic retrieval, ovvero trovare i primi k documenti semanticamente più simili alla tua richiesta. Tuttavia, esistono molte altre strategie di recupero che possono essere utilizzate a seconda delle specifiche esigenze.
Una volta identificati i documenti più pertinenti, entra in gioco la fase di Postprocessing. In questa fase, i Nodi (frammenti di documenti) recuperati possono essere opzionalmente riordinati in base alla rilevanza, filtrati o trasformati. Ad esempio, è possibile richiedere che i Nodi abbiano specifici metadati, come determinate parole chiave. La post-elaborazione consente di raffinare ulteriormente i risultati prima di inviarli all’LLM.
Nell’ultimo passaggio, denominato Response synthesis, la richiesta originale, i dati più rilevanti recuperati e un prompt (istruzione specifica per l’LLM) vengono combinati e inviati al modello di linguaggio di grandi dimensioni scelto. L’LLM utilizza queste informazioni per generare la risposta finale alla domanda o per eseguire l’azione richiesta.
In sintesi, queste tre fasi lavorano insieme per estrarre le informazioni più utili dalla Knowledge Base e prepararle per l’LLM. Il recupero identifica i documenti chiave, la post-elaborazione li affina ulteriormente e la sintesi della risposta li presenta all’LLM in un formato adatto per generare un output preciso e informativo.
Tutti questi e molti altri aspetti di LlamaIndex possono essere approfonditi nella documentazione ufficiale: https://docs.llamaindex.ai/en/stable/understanding/
Se volete sviluppare un’applicazione RAG o basata su LLM che sfrutti l’intelligenza artificiale e la conoscenza aziendale non esitate a contattarci e troveremo insieme il modo migliore per dare vita o raffinare al vostro progetto.