gpt memory

？ GPT內存

LocalFilesystemMemory 是 Llama Index 的 GPTSimpleVectorIndex 之上的一層，它抽象化了管理磁碟上保存的索引的詳細資訊。它假設 / 建立一個用於儲存索引的目錄結構，並提供一個簡單的介面來管理它們。

本地檔案系統記憶體

1. 使用將儲存其持久記憶體的資料夾實例化記憶體。
2. 建立並命名索引。它將自動產生您提供的文件的摘要。
3. 準備好後，就可以查詢記憶體了，分兩步驟進行。 (a) 它將根據您的查詢與先前產生的摘要的匹配情況，確定哪個命名索引是正確的載入到記憶體和查詢中的索引。 (b) 然後它將針對最相關的索引執行該查詢。

您可以在此儲存庫中找到使用一些維基百科檔案的範例：

 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 ))

返回： 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.

方法

• memory.query(prompt) ：提出問題的主要入口點。
• memory.create_index(name, docs, description=None) ：建立索引的主要方式。文件可以是字串、字串清單或 GPTIndex 的 Document 物件清單。
• memory.update_index(name, docs) ：用新文件更新索引。
• memory.delete_index(name) ：刪除索引。

在幕後，這些函數使用：

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

在引擎蓋下

在底層，目錄結構如下：

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

metadata.json 檔案包含以下資訊：

 {
    "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.",
        },
    ]
}