gpt memory

? GPT 메모리

LocalFilesystemMemory는 디스크에 저장된 인덱스 관리 세부 정보를 추상화하는 Llama Index의 GPTSimpleVectorIndex 위에 있는 레이어입니다. 이는 인덱스를 저장하기 위한 디렉토리 구조를 가정/생성하고 이를 관리하기 위한 간단한 인터페이스를 제공합니다.

로컬파일시스템메모리

1. 영구 메모리를 저장할 폴더를 사용하여 메모리를 인스턴스화합니다.
2. 인덱스를 만들고 이름을 지정합니다. 귀하가 제공한 문서의 요약이 자동으로 생성됩니다.
3. 준비가 되면 메모리를 쿼리할 수 있으며, 이는 두 단계로 진행됩니다. (a) 쿼리가 이전에 생성된 요약과 어떻게 일치하는지에 따라 명명된 인덱스 중 어느 것이 메모리와 쿼리에 로드하기에 적합한지 파악합니다. (b) 그런 다음 가장 관련성이 높은 인덱스에 대해 해당 쿼리를 실행합니다.

이 저장소에서 찾을 수 있는 일부 Wikipedia 파일을 사용하는 예:

 from llama_index import SimpleDirectoryReader
from gpt_memory import LocalFilesystemMemory
phil = SimpleDirectoryReader ( "gpt_memory/examples/phil" )
animals = SimpleDirectoryReader ( "gpt_memory/examples/animals" )
phil_docs = phil . load_data ()
animal_docs = animals . load_data ()

memory = LocalFilesystemMemory ( "example" )
memory . create_index ( "phil" , phil_docs )
memory . create_index ( "animals" , animal_docs )
query = "What is a capybara?"
print ( memory . query ( query ))

반환: A capybara is a giant cavy rodent native to South America, which is the largest living rodent and a member of the genus Hydrochoerus. It inhabits savannas and dense forests, lives near bodies of water, and is a highly social species that can be found in groups as large as 100 individuals. The capybara is hunted for its meat and hide and also for grease from its thick fatty skin, but it is not considered a threatened species.

행동 양식

• memory.query(prompt) : 질문을 하기 위한 기본 진입점입니다.
• memory.create_index(name, docs, description=None) : 인덱스를 생성하는 주요 방법입니다. 문서는 문자열, 문자열 목록 또는 GPTIndex의 문서 개체 목록일 수 있습니다.
• memory.update_index(name, docs) : 새 문서로 인덱스를 업데이트합니다.
• memory.delete_index(name) : 인덱스를 삭제합니다.

내부적으로 이러한 기능은 다음을 사용합니다.

• memory.get_index(name)
• memory.query_index(name, prompt)
• memory.find_most_relevant_index(prompt)

후드 아래

내부적으로 디렉토리 구조는 다음과 같습니다.

 - index_folder/
    -  metadata.json
    -  indexes/
        -  index_1.json
        -  index_2.json
        -  ...

Metadata.json 파일에는 다음 정보가 포함되어 있습니다.

 {
    "index_count": 2,
    "index_descriptions": [
        {
            "name": "index_1",
            "description": "Description of index generated by GPT Index.",
        },
        {
            "name": "index_2",
            "description": "Description of index generated by GPT Index.",
        },
    ]
}