
253
5
장
프레임워크로 LLM 기능 높이기
5.2.3
맞춤 설정
앞서 [예시
5
-
8
]의 코드가 상당히 이상해 보일지도 모릅니다. 어떤
LLM
을 사용할지 명시도 하
지 않았는데 돌아가지 않습니까? 이것이 라마인덱스의 원칙입니다.
RAG
파이프라인의 모든
단계에 대해 기본 솔루션을 제공하지만, (거의) 모든 것을 사용자 맞춤형으로 조정할 수 있습
니다.
NOTE
깃허브 저장소의
Ch5
_
Frameworks
/
5
.
2
.
3
_
LlamaIndexCustomize
/
run
.
py
를 참고하세요.
라마허브
LlamaHub
(
https
://
oreil
.
ly
/
JCM5c
)는 선택지를 결정할 때 유용합니다. 사용할 로
더, 벡터 스토어, 그래프 스토어, 에이전트, 임베딩,
LLM
, 콜백 등을 확인할 수 있습니다.
먼저 도커로 위비에이트를 실행합니다.
docker-compose up -d
예시
5-10
라마인덱스에서 모델과 임베딩 설정
from llama_index.core.settings import Settings
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
from llama_index.llms.openai import OpenAI
# GPT-4o와 OpenAIEmbedding을 사용하게끔 디폴트 세팅을 변경
Settings.llm = OpenAI(model='gpt-4o') ...