راهنمای API

LlamaIndex چیست؟ آموزش کامل ساخت سیستم RAG، اتصال داده‌ها به هوش مصنوعی و استفاده از API درواره

LlamaIndex چیست و چگونه برای ساخت سیستم‌های RAG و اتصال داده‌های اختصاصی به هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟ آموزش کامل LlamaIndex، Vector Database، Embedding، Query Engine و اتصال به API درواره.

درواره

درواره

— 2 min read
Share
LlamaIndex چیست؟ آموزش کامل ساخت سیستم RAG، اتصال داده‌ها به هوش مصنوعی و استفاده از API درواره

یکی از بزرگ‌ترین محدودیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی مانند GPT، Claude، Gemini و سایر مدل‌های زبانی این است که از اطلاعات اختصاصی سازمان یا کسب‌وکار شما اطلاعی ندارند.

برای مثال، اگر از یک مدل هوش مصنوعی بپرسید:

قرارداد خدمات شرکت ما چه شرایطی دارد؟

یا

آخرین نسخه دستورالعمل منابع انسانی سازمان چیست؟

مدل به این اطلاعات دسترسی ندارد؛ زیرا این اسناد در داده‌های آموزشی آن وجود نداشته‌اند.

این دقیقاً همان مشکلی است که LlamaIndex برای حل آن ایجاد شده است.

LlamaIndex یک فریم‌ورک متن‌باز است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند داده‌های اختصاصی خود را به مدل‌های هوش مصنوعی متصل کنند تا مدل بتواند بر اساس اطلاعات واقعی و به‌روز سازمان پاسخ تولید کند.

به زبان ساده:

LlamaIndex پلی بین داده‌های شما و مدل هوش مصنوعی است.

اگر LangChain بیشتر روی ساخت Agentها و جریان‌های کاری (Workflow) تمرکز دارد، LlamaIndex به‌طور ویژه برای مدیریت، سازمان‌دهی، بازیابی و استفاده از داده‌ها در برنامه‌های هوش مصنوعی طراحی شده است.

در این مقاله یاد می‌گیرید:

  • LlamaIndex چیست؟
  • چه تفاوتی با LangChain دارد؟
  • RAG چیست و چگونه کار می‌کند؟
  • چگونه داده‌های اختصاصی را به مدل‌های هوش مصنوعی متصل کنیم؟
  • چگونه اولین سیستم RAG را با Python بسازیم؟
  • چگونه LlamaIndex را به API درواره متصل کنیم؟

چرا LlamaIndex ایجاد شد؟

مدل‌های زبانی بزرگ در پاسخ‌گویی، تولید متن و استدلال بسیار قدرتمند هستند، اما یک محدودیت اساسی دارند:

آن‌ها دانش اختصاصی شما را نمی‌شناسند.

فرض کنید یک شرکت هزاران سند دارد:

  • قراردادها
  • راهنماهای محصول
  • مستندات فنی
  • ایمیل‌های داخلی
  • آیین‌نامه‌ها
  • پرسش‌های متداول مشتریان

هیچ‌یک از این اطلاعات به‌صورت پیش‌فرض در مدل وجود ندارد.

یکی از راه‌حل‌های قدیمی، قرار دادن تمام اطلاعات داخل Prompt بود؛ اما این روش مشکلات زیادی داشت:

  • محدودیت طول Prompt
  • هزینه زیاد
  • سرعت پایین
  • دشواری به‌روزرسانی اطلاعات

LlamaIndex رویکرد متفاوتی ارائه می‌دهد.

به جای ارسال تمام داده‌ها، فقط اطلاعات مرتبط با سؤال کاربر را پیدا می‌کند و همان بخش را در اختیار مدل قرار می‌دهد.

این روش علاوه بر افزایش دقت، باعث کاهش هزینه و افزایش سرعت نیز می‌شود.

RAG چیست و چه مشکلی را حل می‌کند؟

برای درک LlamaIndex ابتدا باید با مفهوم RAG آشنا شویم.

RAG مخفف عبارت:

Retrieval-Augmented Generation

است.

در این روش، مدل قبل از تولید پاسخ، اطلاعات مرتبط را از یک پایگاه دانش بازیابی می‌کند.

فرآیند کلی:

سؤال کاربر

↓

جستجو در داده‌های اختصاصی

↓

پیدا کردن اطلاعات مرتبط

↓

ارسال اطلاعات به مدل

↓

تولید پاسخ

به همین دلیل پاسخ‌ها بر اساس اطلاعات واقعی سازمان تولید می‌شوند، نه صرفاً دانش عمومی مدل.

برای مثال:

کاربر می‌پرسد:

شرایط گارانتی محصول X چیست؟

در یک سیستم RAG، ابتدا مستندات مربوط به محصول X پیدا می‌شوند و سپس مدل بر اساس همان اطلاعات پاسخ می‌دهد.

LlamaIndex چگونه کار می‌کند؟

LlamaIndex مجموعه‌ای از ابزارها را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد تا بتوانند داده‌های خود را به شکلی آماده کنند که مدل هوش مصنوعی بتواند از آن‌ها استفاده کند.

معماری ساده LlamaIndex به این صورت است:

اسناد

↓

Document Loader

↓

Text Splitter

↓

Embedding

↓

Vector Database

↓

Retriever

↓

LlamaIndex

↓

مدل هوش مصنوعی

↓

پاسخ

هر یک از این بخش‌ها وظیفه مشخصی دارند که در ادامه مقاله آن‌ها را به‌صورت کامل بررسی خواهیم کرد.

مهم‌ترین قابلیت‌های LlamaIndex

LlamaIndex فقط یک کتابخانه برای خواندن فایل‌ها نیست، بلکه مجموعه‌ای از ابزارهای تخصصی برای ساخت سیستم‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-based AI) فراهم می‌کند.

از مهم‌ترین قابلیت‌های آن می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • اتصال به انواع فایل‌ها و منابع داده
  • ساخت سیستم‌های RAG
  • مدیریت Embeddingها
  • اتصال به انواع Vector Database
  • بازیابی هوشمند اطلاعات (Retrieval)
  • ساخت Query Engine
  • ساخت Chat Engine
  • پشتیبانی از مدل‌های مختلف هوش مصنوعی
  • یکپارچگی با LangChain و سایر فریم‌ورک‌ها

به همین دلیل، LlamaIndex یکی از محبوب‌ترین ابزارها برای ساخت دستیارهای سازمانی، چت‌بات‌های مبتنی بر اسناد و موتورهای جستجوی هوشمند شده است.

معماری LlamaIndex

برای درک بهتر، بیایید مسیر یک سؤال را در LlamaIndex بررسی کنیم.

فرض کنید کاربر سؤال زیر را مطرح می‌کند:

سیاست بازگشت کالا در شرکت چیست؟

در پشت صحنه، مراحل زیر انجام می‌شود:

کاربر

↓

Query Engine

↓

Retriever

↓

Vector Database

↓

اسناد مرتبط

↓

LLM

↓

پاسخ نهایی

نکته مهم این است که مدل تمام اسناد شرکت را نمی‌خواند؛ بلکه فقط اسناد مرتبط با سؤال را دریافت می‌کند. همین ویژگی باعث می‌شود سیستم هم سریع‌تر باشد و هم پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهد.

اجزای اصلی LlamaIndex

در ادامه با مهم‌ترین اجزای این فریم‌ورک آشنا می‌شویم.

Document Loader

اولین مرحله، دریافت داده‌ها از منابع مختلف است.

LlamaIndex می‌تواند اطلاعات را از منابع گوناگونی دریافت کند، مانند:

  • فایل‌های PDF
  • فایل‌های Word
  • صفحات وب
  • فایل‌های Markdown
  • فایل‌های متنی
  • دیتابیس‌ها
  • سرویس‌های ابری
  • مخازن Git
  • سیستم‌های مدیریت محتوا

هدف این مرحله، تبدیل داده‌های خام به قالبی است که بتوان آن را پردازش کرد.

Node Parser

بعد از بارگذاری اسناد، متن باید به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم شود.

چرا؟

زیرا ارسال یک سند ۳۰۰ صفحه‌ای به مدل هم از نظر هزینه و هم از نظر محدودیت تعداد توکن‌ها امکان‌پذیر نیست.

Node Parser اسناد را به بخش‌های منطقی تقسیم می‌کند تا هر قسمت بتواند به‌صورت مستقل بازیابی شود.

برای مثال:

کتاب ۵۰۰ صفحه‌ای

↓

تقسیم به صدها بخش کوچک

↓

ذخیره برای جستجو

این کار باعث می‌شود هنگام پرسیدن سؤال، فقط بخش‌های مرتبط بازیابی شوند.

Embedding چیست؟

کامپیوتر مفهوم کلمات را مانند انسان درک نمی‌کند.

برای اینکه بتواند شباهت معنایی بین متن‌ها را تشخیص دهد، متن باید به بردارهای عددی تبدیل شود.

این فرایند Embedding نام دارد.

برای مثال، دو جمله زیر از نظر معنایی بسیار شبیه هستند:

  • روش دریافت API چیست؟
  • چگونه کلید API بگیرم؟

هرچند واژه‌های متفاوتی دارند، اما مدل Embedding شباهت مفهومی آن‌ها را تشخیص می‌دهد.

به همین دلیل، کیفیت مدل Embedding تأثیر مستقیمی بر کیفیت سیستم RAG دارد.

LlamaIndex چیست؟ راهنمای جامع ساخت سیستم‌های RAG و اتصال داده‌های اختصاصی به هوش مصنوعی

یکی از بزرگ‌ترین محدودیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی مانند GPT، Claude، Gemini و سایر مدل‌های زبانی این است که از اطلاعات اختصاصی سازمان یا کسب‌وکار شما اطلاعی ندارند.

برای مثال، اگر از یک مدل هوش مصنوعی بپرسید:

قرارداد خدمات شرکت ما چه شرایطی دارد؟

یا

آخرین نسخه دستورالعمل منابع انسانی سازمان چیست؟

مدل به این اطلاعات دسترسی ندارد؛ زیرا این اسناد در داده‌های آموزشی آن وجود نداشته‌اند.

این دقیقاً همان مشکلی است که LlamaIndex برای حل آن ایجاد شده است.

LlamaIndex یک فریم‌ورک متن‌باز است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند داده‌های اختصاصی خود را به مدل‌های هوش مصنوعی متصل کنند تا مدل بتواند بر اساس اطلاعات واقعی و به‌روز سازمان پاسخ تولید کند.

به زبان ساده:

LlamaIndex پلی بین داده‌های شما و مدل هوش مصنوعی است.

اگر LangChain بیشتر روی ساخت Agentها و جریان‌های کاری (Workflow) تمرکز دارد، LlamaIndex به‌طور ویژه برای مدیریت، سازمان‌دهی، بازیابی و استفاده از داده‌ها در برنامه‌های هوش مصنوعی طراحی شده است.

در این مقاله یاد می‌گیرید:

  • LlamaIndex چیست؟
  • چه تفاوتی با LangChain دارد؟
  • RAG چیست و چگونه کار می‌کند؟
  • چگونه داده‌های اختصاصی را به مدل‌های هوش مصنوعی متصل کنیم؟
  • چگونه اولین سیستم RAG را با Python بسازیم؟
  • چگونه LlamaIndex را به API درواره متصل کنیم؟

چرا LlamaIndex ایجاد شد؟

مدل‌های زبانی بزرگ در پاسخ‌گویی، تولید متن و استدلال بسیار قدرتمند هستند، اما یک محدودیت اساسی دارند:

آن‌ها دانش اختصاصی شما را نمی‌شناسند.

فرض کنید یک شرکت هزاران سند دارد:

  • قراردادها
  • راهنماهای محصول
  • مستندات فنی
  • ایمیل‌های داخلی
  • آیین‌نامه‌ها
  • پرسش‌های متداول مشتریان

هیچ‌یک از این اطلاعات به‌صورت پیش‌فرض در مدل وجود ندارد.

یکی از راه‌حل‌های قدیمی، قرار دادن تمام اطلاعات داخل Prompt بود؛ اما این روش مشکلات زیادی داشت:

  • محدودیت طول Prompt
  • هزینه زیاد
  • سرعت پایین
  • دشواری به‌روزرسانی اطلاعات

LlamaIndex رویکرد متفاوتی ارائه می‌دهد.

به جای ارسال تمام داده‌ها، فقط اطلاعات مرتبط با سؤال کاربر را پیدا می‌کند و همان بخش را در اختیار مدل قرار می‌دهد.

این روش علاوه بر افزایش دقت، باعث کاهش هزینه و افزایش سرعت نیز می‌شود.

RAG چیست و چه مشکلی را حل می‌کند؟

برای درک LlamaIndex ابتدا باید با مفهوم RAG آشنا شویم.

RAG مخفف عبارت:

Retrieval-Augmented Generation

است.

در این روش، مدل قبل از تولید پاسخ، اطلاعات مرتبط را از یک پایگاه دانش بازیابی می‌کند.

فرآیند کلی:

سؤال کاربر

↓

جستجو در داده‌های اختصاصی

↓

پیدا کردن اطلاعات مرتبط

↓

ارسال اطلاعات به مدل

↓

تولید پاسخ

به همین دلیل پاسخ‌ها بر اساس اطلاعات واقعی سازمان تولید می‌شوند، نه صرفاً دانش عمومی مدل.

برای مثال:

کاربر می‌پرسد:

شرایط گارانتی محصول X چیست؟

در یک سیستم RAG، ابتدا مستندات مربوط به محصول X پیدا می‌شوند و سپس مدل بر اساس همان اطلاعات پاسخ می‌دهد.

LlamaIndex چگونه کار می‌کند؟

LlamaIndex مجموعه‌ای از ابزارها را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد تا بتوانند داده‌های خود را به شکلی آماده کنند که مدل هوش مصنوعی بتواند از آن‌ها استفاده کند.

معماری ساده LlamaIndex به این صورت است:

اسناد

↓

Document Loader

↓

Text Splitter

↓

Embedding

↓

Vector Database

↓

Retriever

↓

LlamaIndex

↓

مدل هوش مصنوعی

↓

پاسخ

هر یک از این بخش‌ها وظیفه مشخصی دارند که در ادامه مقاله آن‌ها را به‌صورت کامل بررسی خواهیم کرد.

مهم‌ترین قابلیت‌های LlamaIndex

LlamaIndex فقط یک کتابخانه برای خواندن فایل‌ها نیست، بلکه مجموعه‌ای از ابزارهای تخصصی برای ساخت سیستم‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-based AI) فراهم می‌کند.

از مهم‌ترین قابلیت‌های آن می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • اتصال به انواع فایل‌ها و منابع داده
  • ساخت سیستم‌های RAG
  • مدیریت Embeddingها
  • اتصال به انواع Vector Database
  • بازیابی هوشمند اطلاعات (Retrieval)
  • ساخت Query Engine
  • ساخت Chat Engine
  • پشتیبانی از مدل‌های مختلف هوش مصنوعی
  • یکپارچگی با LangChain و سایر فریم‌ورک‌ها

به همین دلیل، LlamaIndex یکی از محبوب‌ترین ابزارها برای ساخت دستیارهای سازمانی، چت‌بات‌های مبتنی بر اسناد و موتورهای جستجوی هوشمند شده است.

معماری LlamaIndex

برای درک بهتر، بیایید مسیر یک سؤال را در LlamaIndex بررسی کنیم.

فرض کنید کاربر سؤال زیر را مطرح می‌کند:

سیاست بازگشت کالا در شرکت چیست؟

در پشت صحنه، مراحل زیر انجام می‌شود:

کاربر

↓

Query Engine

↓

Retriever

↓

Vector Database

↓

اسناد مرتبط

↓

LLM

↓

پاسخ نهایی

نکته مهم این است که مدل تمام اسناد شرکت را نمی‌خواند؛ بلکه فقط اسناد مرتبط با سؤال را دریافت می‌کند. همین ویژگی باعث می‌شود سیستم هم سریع‌تر باشد و هم پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهد.

اجزای اصلی LlamaIndex

در ادامه با مهم‌ترین اجزای این فریم‌ورک آشنا می‌شویم.

Document Loader

اولین مرحله، دریافت داده‌ها از منابع مختلف است.

LlamaIndex می‌تواند اطلاعات را از منابع گوناگونی دریافت کند، مانند:

  • فایل‌های PDF
  • فایل‌های Word
  • صفحات وب
  • فایل‌های Markdown
  • فایل‌های متنی
  • دیتابیس‌ها
  • سرویس‌های ابری
  • مخازن Git
  • سیستم‌های مدیریت محتوا

هدف این مرحله، تبدیل داده‌های خام به قالبی است که بتوان آن را پردازش کرد.

Node Parser

بعد از بارگذاری اسناد، متن باید به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم شود.

چرا؟

زیرا ارسال یک سند ۳۰۰ صفحه‌ای به مدل هم از نظر هزینه و هم از نظر محدودیت تعداد توکن‌ها امکان‌پذیر نیست.

Node Parser اسناد را به بخش‌های منطقی تقسیم می‌کند تا هر قسمت بتواند به‌صورت مستقل بازیابی شود.

برای مثال:

کتاب ۵۰۰ صفحه‌ای

↓

تقسیم به صدها بخش کوچک

↓

ذخیره برای جستجو

این کار باعث می‌شود هنگام پرسیدن سؤال، فقط بخش‌های مرتبط بازیابی شوند.

Embedding چیست؟

کامپیوتر مفهوم کلمات را مانند انسان درک نمی‌کند.

برای اینکه بتواند شباهت معنایی بین متن‌ها را تشخیص دهد، متن باید به بردارهای عددی تبدیل شود.

این فرایند Embedding نام دارد.

برای مثال، دو جمله زیر از نظر معنایی بسیار شبیه هستند:

  • روش دریافت API چیست؟
  • چگونه کلید API بگیرم؟

هرچند واژه‌های متفاوتی دارند، اما مدل Embedding شباهت مفهومی آن‌ها را تشخیص می‌دهد.

به همین دلیل، کیفیت مدل Embedding تأثیر مستقیمی بر کیفیت سیستم RAG دارد.

Vector Database چیست؟

بعد از اینکه اسناد به Embedding تبدیل شدند، باید در جایی ذخیره شوند تا بعداً بتوان آن‌ها را جستجو کرد.

اینجاست که Vector Database وارد می‌شود.

برخلاف پایگاه‌های داده سنتی که اطلاعات را بر اساس مقدار دقیق جستجو می‌کنند، Vector Database بر اساس شباهت معنایی جستجو انجام می‌دهد.

برای مثال فرض کنید این دو سؤال وجود دارند:

چگونه API دریافت کنم؟

و

روش گرفتن کلید دسترسی چیست؟

از نظر متن دقیقاً یکسان نیستند.

اما از نظر مفهوم تقریباً یک سؤال هستند.

یک Vector Database این شباهت را تشخیص می‌دهد.

به همین دلیل در سیستم‌های RAG تقریباً همیشه از یک Vector Database استفاده می‌شود.

محبوب‌ترین Vector Databaseها

LlamaIndex از تعداد زیادی Vector Database پشتیبانی می‌کند.

محبوب‌ترین آن‌ها عبارت‌اند از:

Vector Databaseمناسب برای
Qdrantپروژه‌های Production
Pineconeسرویس ابری
Chromaپروژه‌های کوچک و توسعه
Weaviateسازمان‌ها
Milvusداده‌های بسیار بزرگ
pgvectorPostgreSQL

اگر تازه شروع کرده‌اید، Chroma انتخاب مناسبی است.

اگر محصول سازمانی توسعه می‌دهید، معمولاً Qdrant یا Pinecone گزینه‌های بهتری هستند.

Index در LlamaIndex چیست؟

یکی از مهم‌ترین مفاهیم این فریم‌ورک، Index است.

Index مشخص می‌کند اطلاعات چگونه ذخیره و بازیابی شوند.

در واقع Index همان ساختاری است که باعث می‌شود مدل بتواند سریع و دقیق اطلاعات مرتبط را پیدا کند.

Vector Index

پرکاربردترین نوع Index است.

مراحل:

Document

↓

Embedding

↓

Vector Index

↓

Similarity Search

تقریباً تمام سیستم‌های RAG امروزی از Vector Index استفاده می‌کنند.

Summary Index

در این نوع Index هدف، خلاصه‌سازی اطلاعات است.

کاربردها:

  • گزارش‌های مدیریتی
  • اسناد طولانی
  • خلاصه جلسات

Keyword Index

در این روش جستجو بیشتر بر اساس کلمات کلیدی انجام می‌شود.

اگرچه امروزه Vector Search محبوب‌تر شده است، اما در بعضی پروژه‌ها هنوز Keyword Index کاربرد دارد.

Tree Index

در پروژه‌هایی که اسناد بسیار بزرگ هستند، اطلاعات به شکل درختی سازمان‌دهی می‌شوند.

مزیت:

  • سرعت بیشتر
  • مقیاس‌پذیری بهتر
  • مناسب اسناد حجیم

Retriever چیست؟

یکی از مهم‌ترین بخش‌های LlamaIndex، Retriever است.

Retriever وظیفه دارد مناسب‌ترین اطلاعات را از میان هزاران یا میلیون‌ها سند پیدا کند.

فرض کنید کاربر می‌پرسد:

شرایط گارانتی لپ‌تاپ چیست؟

Retriever:

  • سؤال را به Embedding تبدیل می‌کند.
  • در Vector Database جستجو می‌کند.
  • نزدیک‌ترین اسناد را پیدا می‌کند.
  • آن‌ها را برای مدل ارسال می‌کند.

ساختار:

Question

↓

Embedding

↓

Retriever

↓

Relevant Documents

اگر Retriever به‌درستی تنظیم نشود، حتی بهترین مدل‌های هوش مصنوعی نیز پاسخ مناسبی تولید نخواهند کرد.

Query Engine چیست؟

پس از پیدا شدن اطلاعات مرتبط، نوبت به Query Engine می‌رسد.

Query Engine مسئول هماهنگی کل فرایند است.

وظایف آن:

  • دریافت سؤال
  • استفاده از Retriever
  • جمع‌آوری اسناد
  • ارسال اطلاعات به مدل
  • تولید پاسخ

به بیان ساده:

User

↓

Query Engine

↓

Retriever

↓

Documents

↓

LLM

↓

Answer

در بسیاری از پروژه‌ها، توسعه‌دهنده فقط با Query Engine کار می‌کند.

Chat Engine چیست؟

یکی دیگر از قابلیت‌های جذاب LlamaIndex، Chat Engine است.

تفاوت آن با Query Engine در این است که حافظه گفتگو را نیز مدیریت می‌کند.

برای مثال:

کاربر:

درباره محصول X توضیح بده.

مدل پاسخ می‌دهد.

کاربر:

قیمتش چقدر است؟

Chat Engine متوجه می‌شود منظور کاربر همان محصول قبلی است.

در حالی که Query Engine هر سؤال را مستقل بررسی می‌کند.

ساخت اولین سیستم RAG با LlamaIndex

اکنون یک مثال واقعی را بررسی می‌کنیم.

ابتدا کتابخانه را نصب کنید:

pip install llama-index

سپس اسناد را بارگذاری می‌کنیم.

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader

documents = SimpleDirectoryReader(
    "documents"
).load_data()

در این مثال تمام فایل‌های داخل پوشه documents خوانده می‌شوند.

سپس Index ایجاد می‌شود.

from llama_index.core import VectorStoreIndex

index = VectorStoreIndex.from_documents(
    documents
)

در این مرحله:

  • Embeddingها ساخته می‌شوند.
  • اطلاعات Index می‌شوند.
  • سیستم آماده پاسخ‌گویی است.

اکنون Query Engine را ایجاد می‌کنیم.

query_engine = index.as_query_engine()

و اولین سؤال را می‌پرسیم.

response = query_engine.query(
    "شرایط گارانتی چیست؟"
)

print(response)

همین چند خط کد، یک سیستم RAG ساده ایجاد می‌کند.

اتصال LlamaIndex به API درواره

به‌صورت پیش‌فرض، LlamaIndex می‌تواند با مدل‌های مختلف هوش مصنوعی کار کند.

اگر از API سازگار با OpenAI استفاده می‌کنید، اتصال بسیار ساده است.

نمونه:

from llama_index.llms.openai import OpenAI

llm = OpenAI(
    model="openai/gpt-5.5",
    api_key="YOUR_DARVAREH_API_KEY",
    base_url="https://api.darvareh.ir/v1"
)

در این مثال:

  • مدل از طریق API درواره فراخوانی می‌شود.
  • می‌توانید مدل موردنظر خود را تغییر دهید.
  • نیاز به تغییر معماری برنامه وجود ندارد.

مزایای استفاده از API درواره در LlamaIndex

یکی از نقاط قوت LlamaIndex این است که شما را به یک مدل خاص محدود نمی‌کند.

وقتی از API درواره استفاده می‌کنید، می‌توانید بسته به نیاز پروژه از مدل‌های مختلف استفاده کنید.

برای مثال:

  • یک مدل قدرتمند برای تحلیل اسناد حقوقی
  • یک مدل سریع برای پاسخ‌گویی روزمره
  • یک مدل اقتصادی برای حجم بالای درخواست‌ها

همه این موارد از طریق یک API قابل مدیریت هستند.

این معماری باعث می‌شود برنامه شما در آینده نیز انعطاف‌پذیر باقی بماند و در صورت انتشار مدل‌های جدید، بدون بازنویسی کد بتوانید از آن‌ها استفاده کنید.

LlamaIndex یا LangChain؛ کدام را انتخاب کنیم؟

یکی از متداول‌ترین سؤال‌های توسعه‌دهندگان این است:

آیا باید از LangChain استفاده کنیم یا LlamaIndex؟

پاسخ کوتاه این است:

بستگی به نوع پروژه دارد.

این دو فریم‌ورک رقیب مستقیم یکدیگر نیستند، بلکه اهداف متفاوتی دارند و در بسیاری از پروژه‌های حرفه‌ای حتی در کنار هم استفاده می‌شوند.

به‌طور کلی:

  • LangChain بیشتر روی ساخت Agent، Workflow و اتصال ابزارها تمرکز دارد.
  • LlamaIndex بیشتر روی مدیریت داده، بازیابی اطلاعات و ساخت سیستم‌های RAG تمرکز دارد.

جدول مقایسه:

قابلیتLlamaIndexLangChain
RAG⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
مدیریت اسناد⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
ساخت Agent⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
Workflowهای پیچیده⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
اتصال ابزارها⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
Query Engine⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
Retrieval⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
برنامه‌های سازمانی⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐

در بسیاری از پروژه‌های واقعی، معماری به این شکل است:

LlamaIndex

↓

Retrieval

↓

LangChain

↓

Agent

↓

مدل هوش مصنوعی

در این معماری:

LlamaIndex اطلاعات را پیدا می‌کند.

LangChain تصمیم می‌گیرد با آن اطلاعات چه کاری انجام دهد.

چه زمانی باید از LlamaIndex استفاده کنیم؟

اگر پروژه شما بیشتر روی داده‌های اختصاصی متمرکز است، LlamaIndex انتخاب بسیار مناسبی است.

مثال‌ها:

  • چت‌بات پاسخ‌گوی مستندات
  • موتور جستجوی هوشمند
  • تحلیل قراردادها
  • پاسخ‌گویی به سؤالات کارکنان
  • دستیار مبتنی بر PDF
  • Knowledge Base سازمان

چه زمانی LangChain انتخاب بهتری است؟

اگر هدف شما ساخت Agentهایی است که:

  • تصمیم می‌گیرند
  • ابزار انتخاب می‌کنند
  • عملیات انجام می‌دهند
  • چند مرحله پردازش دارند

LangChain گزینه مناسب‌تری است.

آیا می‌توان LlamaIndex و LangChain را با هم استفاده کرد؟

بله.

در واقع بسیاری از پروژه‌های حرفه‌ای دقیقاً از همین معماری استفاده می‌کنند.

نمونه:

PDF

↓

LlamaIndex

↓

Retriever

↓

LangChain Agent

↓

APIها

↓

پاسخ

در این معماری:

LlamaIndex متخصص داده است.

LangChain متخصص تصمیم‌گیری.

کاربردهای واقعی LlamaIndex در سازمان‌ها

امروزه بسیاری از شرکت‌ها از LlamaIndex برای ساخت سیستم‌های هوشمند استفاده می‌کنند.

دستیار دانش سازمان (Enterprise Knowledge Assistant)

فرض کنید یک سازمان هزاران سند دارد.

کارکنان می‌پرسند:

آخرین نسخه آیین‌نامه مرخصی چیست؟

به‌جای جستجوی دستی:

LlamaIndex

  • سند را پیدا می‌کند.
  • بخش مرتبط را استخراج می‌کند.
  • مدل پاسخ نهایی را تولید می‌کند.

چت‌بات پشتیبانی مشتریان

داده‌ها:

  • FAQ
  • مستندات محصول
  • راهنماها
  • آموزش‌ها

کاربر سؤال می‌پرسد.

سیستم فقط اطلاعات مرتبط را بازیابی می‌کند.

تحلیل قراردادهای حقوقی

فرض کنید یک شرکت هزار قرارداد دارد.

کاربر:

بند مربوط به فسخ قرارداد را پیدا کن.

LlamaIndex:

  • قرارداد را پیدا می‌کند.
  • بند مربوطه را استخراج می‌کند.
  • مدل آن را توضیح می‌دهد.

تحلیل گزارش‌های مالی

می‌توان گزارش‌های مالی چند سال را وارد سیستم کرد.

سپس سؤال‌هایی مانند:

درآمد سال گذشته نسبت به امسال چه تغییری کرده است؟

پرسیده شود.

دستیار پزشکی

برای بیمارستان‌ها:

  • راهنماهای درمان
  • مقالات پزشکی
  • پروتکل‌ها

می‌توانند در یک سیستم RAG قرار گیرند.

اشتباهات رایج هنگام ساخت سیستم RAG

بسیاری از پروژه‌های RAG کیفیت مطلوبی ندارند.

دلیل آن معمولاً مدل هوش مصنوعی نیست.

استفاده از Chunkهای بسیار بزرگ

اگر هر Chunk چند هزار کلمه باشد:

Retriever نمی‌تواند بخش دقیق را پیدا کند.

Chunkهای بسیار کوچک

اگر Chunkها بیش از حد کوچک باشند:

Context از بین می‌رود.

انتخاب Embedding نامناسب

Embedding یکی از مهم‌ترین اجزای سیستم RAG است.

کیفیت پایین Embedding:

↓

Retrieval ضعیف

↓

پاسخ ضعیف

نبود Metadata

اگر اسناد Metadata نداشته باشند:

مثلاً:

  • تاریخ
  • نویسنده
  • نوع سند
  • دسته‌بندی

بازیابی اطلاعات سخت‌تر می‌شود.

استفاده نکردن از Re-ranking

در پروژه‌های بزرگ معمولاً بعد از Retrieval اولیه، اسناد دوباره رتبه‌بندی می‌شوند.

این کار دقت سیستم را افزایش می‌دهد.

بهترین معماری برای یک سیستم RAG سازمانی

یک معماری استاندارد معمولاً به این شکل است:

Documents

↓

Document Loader

↓

Chunking

↓

Embedding

↓

Vector Database

↓

Retriever

↓

LlamaIndex

↓

API درواره

↓

مدل هوش مصنوعی

↓

Answer

اگر Agent نیز نیاز داشته باشید:

Documents

↓

LlamaIndex

↓

LangChain

↓

Agent

↓

Tools

↓

API درواره

↓

مدل هوش مصنوعی

این معماری یکی از رایج‌ترین الگوهای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی در سال‌های اخیر است.

چرا LlamaIndex + API درواره انتخاب مناسبی است؟

برای ساخت یک سیستم RAG حرفه‌ای، علاوه بر داده‌های مناسب، به یک زیرساخت پایدار برای دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی نیاز دارید.

با استفاده از API درواره می‌توانید:

✅ به صدها مدل هوش مصنوعی دسترسی داشته باشید.

✅ تنها یک API Key مدیریت کنید.

✅ مدل مناسب هر کاربرد را انتخاب کنید.

✅ بدون تغییر معماری برنامه، مدل‌ها را جایگزین کنید.

✅ مصرف و هزینه را در یک داشبورد متمرکز مدیریت کنید.

برای مثال:

  • تحلیل قراردادها → مدل قدرتمند
  • پاسخ‌گویی سریع → مدل سریع
  • حجم بالای درخواست → مدل اقتصادی

تمام این سناریوها از طریق یک API قابل پیاده‌سازی هستند.

سوالات متداول (FAQ)

LlamaIndex چیست؟

LlamaIndex یک فریم‌ورک متن‌باز برای اتصال داده‌های اختصاصی به مدل‌های هوش مصنوعی و ساخت سیستم‌های RAG است.

آیا LlamaIndex خودش یک مدل هوش مصنوعی است؟

خیر.

LlamaIndex مدل هوش مصنوعی نیست.

بلکه داده‌ها را برای استفاده مدل آماده می‌کند.

RAG چیست؟

RAG روشی است که قبل از تولید پاسخ، اطلاعات مرتبط را از داده‌های اختصاصی بازیابی کرده و در اختیار مدل قرار می‌دهد.

آیا LlamaIndex رایگان است؟

بله.

LlamaIndex یک پروژه متن‌باز است.

آیا LlamaIndex از GPT و Claude پشتیبانی می‌کند؟

بله.

LlamaIndex می‌تواند به مدل‌های مختلف متصل شود.

آیا می‌توان LlamaIndex را به API درواره متصل کرد؟

بله.

از آنجا که API درواره با استاندارد OpenAI-Compatible سازگار است، می‌توان آن را در پروژه‌های LlamaIndex استفاده کرد.

تفاوت LlamaIndex و LangChain چیست؟

LlamaIndex بیشتر روی داده، Retrieval و RAG تمرکز دارد.

LangChain بیشتر روی Agent، Workflow و Tools تمرکز دارد.

آیا می‌توان از هر دو فریم‌ورک هم‌زمان استفاده کرد؟

بله.

در بسیاری از پروژه‌های حرفه‌ای، LlamaIndex برای مدیریت دانش و LangChain برای ساخت Agent استفاده می‌شود.

جمع‌بندی؛ LlamaIndex پلی میان داده‌های شما و هوش مصنوعی

یکی از مهم‌ترین چالش‌های استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ، دسترسی آن‌ها به اطلاعات اختصاصی سازمان است.

LlamaIndex این مشکل را با ایجاد یک لایه هوشمند برای مدیریت، بازیابی و ارائه داده‌ها به مدل‌های هوش مصنوعی حل می‌کند.

با استفاده از LlamaIndex می‌توانید:

  • سیستم‌های RAG بسازید.
  • چت‌بات‌های مبتنی بر اسناد ایجاد کنید.
  • موتورهای جستجوی هوشمند توسعه دهید.
  • دانش سازمان را در اختیار مدل‌های هوش مصنوعی قرار دهید.

و با اتصال LlamaIndex به API درواره، به مجموعه‌ای گسترده از مدل‌های هوش مصنوعی دسترسی خواهید داشت؛ بدون آنکه لازم باشد برای هر مدل زیرساخت یا API جداگانه‌ای مدیریت کنید.

🚀 داده‌های اختصاصی خود را به هوش مصنوعی متصل کنید

اگر قصد دارید یک دستیار سازمانی، سیستم RAG، موتور جستجوی هوشمند یا هر برنامه مبتنی بر دانش اختصاصی توسعه دهید، API درواره می‌تواند دسترسی شما را به مدل‌های مختلف هوش مصنوعی ساده‌تر کند.

با API درواره می‌توانید:

  • از صدها مدل هوش مصنوعی استفاده کنید.
  • تنها یک API Key داشته باشید.
  • مدل مناسب هر پروژه را انتخاب کنید.
  • هزینه و مصرف API را به‌صورت متمرکز مدیریت کنید.

درواره؛ زیرساخت استفاده از هوش مصنوعی در ایران.

مقالات مرتبط

برای تکمیل این مسیر آموزشی، پیشنهاد می‌کنیم مقالات زیر را نیز مطالعه کنید:

Read more