GPT Index は、LLM を使用して作成され、クエリに応答するために LLM を使用して走査できる一連のデータ構造で構成されるプロジェクトです。
PyPi: https://pypi.org/project/gpt-index/。
ドキュメント: https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/.
ツイッター:https://twitter.com/gpt_index。
不和:https://discord.gg/dGcwcsnxhU。
注: この README は、マニュアルほど頻繁には更新されません。最新のアップデートについては、上記のドキュメントを確認してください。
GPT Indexの中核には、LLMを外部データに簡単に接続できるように設計されたインデックスデータ構造のツールキットが含まれています。 GPTインデックスは、次の利点を提供するのに役立ちます。
各データ構造は、異なるユースケースとさまざまなカスタマイズ可能なパラメータを提供します。これらのインデックスは、LLMで通常達成するタスクを達成するために、汎用的な方法で照会できます。
貢献に興味がありますか?詳細については、貢献ガイドを参照してください。
完全なドキュメントはここにあります: https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/.
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pip install gpt-index
例はフォルダにあります。インデックスはフォルダ内にあります(以下のインデックスのリストを参照)。
examples
indices
単純なベクトルストアインデックスを構築するには:
from gpt_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader
documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()
index = GPTSimpleVectorIndex(documents)
ディスクに保存してディスクからロードするには:
# save to disk
index.save_to_disk('index.json')
# load from disk
index = GPTSimpleVectorIndex.load_from_disk('index.json')
クエリするには:
index.query("<question_text>?", child_branch_factor=1)
主なサードパーティ製パッケージの要件は、およびです。
tiktoken
openai
langchain
すべての要件はファイル内に含まれている必要があります。ホイールを構築せずにパッケージをローカルで実行するには、 を実行するだけです。
setup.py
pip install -r requirements.txt