🗂️ ️GPT 指数

GPT 索引是一个项目，由一组使用 LLM 创建的数据结构组成，可以使用 LLM 遍历以回答查询。

皮皮：https://pypi.org/project/gpt-index/。

文档：https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/。

推特：https://twitter.com/gpt_index。

不和谐：https://discord.gg/dGcwcsnxhU。

🚀概述

注意：本自述文件的更新频率不如文档。请查看上面的文档以获取最新更新！

上下文

• LLM是用于知识生成和推理的现象级技术。
• LLM的一大限制是上下文大小（例如，Davinci的限制是4096个代币。很大，但不是无限的）。
• 向LLM提供“知识”的能力仅限于这种有限的提示大小和模型权重。

建议的解决方案

GPT Index 的核心包含一个索引数据结构工具包，旨在轻松地将 LLM 与你的外部数据连接起来。GPT 指数有助于提供以下优势：

• 消除对提示大小限制的担忧。
• 抽象常见使用模式以减少 LLM 应用程序中的样板代码。
• 为你的常见数据源（Google Docs、Slack 等）提供数据连接器。
• 提供成本透明度 + 工具，在降低成本的同时提高性能。

每种数据结构都提供不同的用例和各种可自定义的参数。然后，可以以通用方式查询这些索引，以便完成通常使用 LLM 完成的任何任务：

• 问答
• 综述
• 文本生成（故事、待办事项、电子邮件等）
• 等等！

💡贡献

对贡献感兴趣吗？有关更多详细信息，请参阅我们的贡献指南。

📄文档

完整的文档可以在这里找到：https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/。

请查看最新的教程、操作指南、参考资料和其他资源！

💻示例用法

pip install gpt-index

示例位于文件夹中。索引位于文件夹中（请参阅下面的索引列表）。

examples

indices

要构建简单的向量存储索引，请执行以下操作：

from gpt_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader
documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()
index = GPTSimpleVectorIndex(documents)

要保存到磁盘并从磁盘加载：

# save to disk
index.save_to_disk('index.json')
# load from disk
index = GPTSimpleVectorIndex.load_from_disk('index.json')

要查询：

index.query("<question_text>?", child_branch_factor=1)

🔧依赖

主要的第三方软件包要求是 、 和 。

tiktoken

openai

langchain

所有要求都应包含在文件中。要在本地运行包而不构建轮子，只需运行 .

setup.py

pip install -r requirements.txt