LlamaIndex في بايثون: دليل RAG شامل مع أمثلة

LlamaIndex في بايثون: دليل RAG شامل مع أمثلة

تعتبر LlamaIndex أداة قوية في مجال معالجة اللغة الطبيعية، حيث تمكن المطورين من بناء تطبيقات ذكية تستفيد من قدرات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). في هذا السياق، سنستكشف كيفية استخدام LlamaIndex في بايثون لبناء تطبيقات RAG (Retrieval-Augmented Generation) التي توفر إجابات موثوقة ومدعومة بالبيانات.

تطبيقات RAG تجمع بين قوة نماذج اللغة الكبيرة وقدرة استرجاع المعلومات من قواعد البيانات أو المستندات، مما يتيح لها تقديم إجابات دقيقة وذات صلة بالسياق. سنتناول في هذا الدليل كيفية إعداد LlamaIndex، اختيار نموذج اللغة المناسب، تحميل البيانات، بناء الفهارس، وتشغيل الاستعلامات للحصول على إجابات موثوقة.

إعداد LlamaIndex

قبل البدء في استخدام LlamaIndex، يجب تثبيتها على بيئة بايثون الخاصة بك. يمكنك تثبيت LlamaIndex باستخدام pip:

pip install llama-index

بعد التثبيت، يمكنك استيراد LlamaIndex في كود بايثون الخاص بك والبدء في استخدامه.

اختيار نموذج اللغة الكبير (LLM)

اختيار نموذج اللغة الكبير المناسب هو خطوة حاسمة في بناء تطبيقات RAG. توفر LlamaIndex دعمًا لعدة نماذج لغة كبيرة، بما في ذلك نماذج من OpenAI وHugging Face. يمكنك اختيار النموذج الذي يناسب احتياجاتك بناءً على عوامل مثل الدقة، السرعة، والتكلفة.

• نماذج OpenAI: توفر نماذج مثل GPT-3 وGPT-4 دقة عالية ولكن قد تكون مكلفة.
• نماذج Hugging Face: توفر نماذج مثل BERT وRoBERTa دقة جيدة ومرونة في الاستخدام.

تحميل البيانات

تحميل البيانات هو خطوة أساسية في بناء تطبيقات RAG. يمكنك تحميل البيانات من مصادر مختلفة مثل:

• ملفات نصية
• قواعد بيانات
• مستندات PDF

توفر LlamaIndex واجهات برمجة تطبيقات (APIs) لتحميل البيانات بسهولة. على سبيل المثال، يمكنك تحميل ملف نصي باستخدام:

from llama_index import SimpleDirectoryReader

documents = SimpleDirectoryReader('./data').load_data()

بناء الفهارس

بعد تحميل البيانات، يمكنك بناء الفهارس باستخدام LlamaIndex. الفهارس هي هياكل بيانات تسمح باسترجاع المعلومات بسرعة وكفاءة. يمكنك بناء فهارس مختلفة بناءً على احتياجاتك، مثل:

• فهارس مبنية على الكلمات الرئيسية
• فهارس مبنية على التضمينات (embeddings)

توفر LlamaIndex واجهات برمجة تطبيقات لبناء الفهارس بسهولة. على سبيل المثال، يمكنك بناء فهرس باستخدام:

from llama_index import GPTVectorStoreIndex

index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents)

تشغيل الاستعلامات

بعد بناء الفهارس، يمكنك تشغيل الاستعلامات للحصول على إجابات موثوقة. يمكنك تشغيل الاستعلامات باستخدام واجهات برمجة تطبيقات LlamaIndex. على سبيل المثال، يمكنك تشغيل استعلام باستخدام:

query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("ما هي المعلومات حول الموضوع؟")

حفظ الفهارس

يمكنك حفظ الفهارس التي قمت ببنائها لتحميلها لاحقًا وتجنب إعادة بناءها كل مرة. يمكنك حفظ الفهارس باستخدام:

index.storage_context.persist(persist_dir='./storage')

أمثلة على استخدام LlamaIndex

فيما يلي بعض الأمثلة على استخدام LlamaIndex في تطبيقات RAG:

1. بناء تطبيق للرد على الأسئلة باستخدام نماذج اللغة الكبيرة.
2. تحليل المستندات الكبيرة وتلخيصها.
3. بناء نظام توصية يستند إلى محتوى النص.

الخاتمة

في هذا الدليل، استكشفنا كيفية استخدام LlamaIndex في بايثون لبناء تطبيقات RAG. قدمنا أمثلة على كيفية إعداد LlamaIndex، اختيار نموذج اللغة المناسب، تحميل البيانات، بناء الفهارس، وتشغيل الاستعلامات. نأمل أن يكون هذا الدليل قد قدم لك المعلومات التي تحتاجها لبدء بناء تطبيقات RAG الخاصة بك.

نشجعك على تجربة LlamaIndex ومشاركة تجاربك ونتائجك مع مجتمع المطورين. يمكنك أيضًا المساهمة في تحسين LlamaIndex من خلال تقديم طلبات السحب (pull requests) على مستودعها على GitHub.