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LlamaIndex 更新 — 2023年7月11日
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
LlamaIndex更新了多个功能，包括与Anyscale合作以提升性能，改进文档元数据表示，支持文本和结构化API，集成Chainlit.io和DePlot模型，增强SQL查询能力，推出递归检索和OpenAI代理流式功能。这些更新旨在提升用户体验和数据处理效率，鼓励社区参与。
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关键要点
- LlamaIndex与Anyscale合作，利用Ray平台提升性能，操作速度提高十倍。
- 改进文档元数据表示，使用元数据字典替代原有字段，增强数据控制和检索性能。
- 支持文本完成API和结构化API，尽管结构化API更易用，但文本完成API仍然重要。
- 与Chainlit.io集成，快速构建高级聊天用户界面，并记录中间结果和来源。
- 引入DePlot模型，将简单图表转换为文本格式，便于嵌入和索引。
- 新增Github Issues阅读器和Sitemap Loader，支持从GitHub和网站地图加载数据。
- ContextRetrieverOpenAIAgent功能增强工具选择，确保在LLM调用前进行检索。
- 代码提取功能支持从任意文本中高效提取数据，提供多种提取模式。
- 显著提升文本到SQL的能力，简化SQL查询过程，并与duckdb集成。
- 引入递归检索，利用知识的层次结构进行复杂查询。
- OpenAI代理流式功能提升函数调用效率，并在索引创建过程中提供进度条。
- 通过五个关键的MetadataExtractor模块自动提取元数据，增强信息检索的相关性和精确性。
❓
延伸问答
LlamaIndex与Anyscale的合作有什么重要性？
LlamaIndex与Anyscale的合作利用Ray平台提升性能，使操作速度提高十倍，简化了生产服务器的部署。
LlamaIndex的新功能有哪些？
新功能包括改进的文档元数据表示、支持文本和结构化API、与Chainlit.io集成、引入DePlot模型等。
如何提高LlamaIndex的SQL查询能力？
LlamaIndex显著提升了文本到SQL的能力，简化了SQL查询过程，并与duckdb集成，支持大表模式的索引。
什么是递归检索，它如何工作？
递归检索利用知识的层次结构，通过节点引用其他检索器或查询引擎，进行复杂查询。
LlamaIndex如何支持代码提取功能？
LlamaIndex的代码提取功能支持从任意文本中高效提取数据，提供多种提取模式，包括单值和多值提取。
LlamaIndex如何增强信息检索的相关性？
通过五个关键的MetadataExtractor模块，LlamaIndex自动提取元数据，增强信息检索的相关性和精确性。
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