4️⃣Documents & Nodes

LlamaIndex에서 Document와 Node는 핵심 데이터의 추상화를 목적으로 합니다.

Document

Document는 모든 데이터 소스를 위한 컨테이너입니다:

  • PDF

  • API 응답

  • 데이터베이스

  • 등등

Document 저장소：

  • 텍스트 데이터

  • 속성 데이터

    • metadata

    • relationships

예시：

from llama_index.core import Document
text_list = ["hello", "world"]
documents = [Document(text=t) for t in text_list]

사용자 지정 Document

사용자 지정 Document는 메타데이터 및 문서 ID 설정을 사용할 수 있습니다.

메타데이터는 문서가 작성될 때 지정하고, 문서 객체에서 수정하고, SimpleDirectoryReader를 사용하는 동안 설정할 수 있습니다.

  1. 빌드 시 지정

    from llama_index.core import Document

document = Document(
    text='Hello World',
    metadata={
        'filename': 'hello_world.pdf',
        'category': 'science'
    }
)

  2. 문서 개체에서 수정

    document.metadata = {'filename': 'hello_world_v2.pdf'}

  3. SimpleDirectoryReader를 사용하여 설정

    SimpleDirectoryReader를 사용하여 문서를 로드할 때는 file_metadata 콜백을 사용하여 설정

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader
    
filenama_hook = lambda filename: {'file_name': filename}
documents = SimpleDirectoryReader('./data', file_metadata=filenama_hook).load_data()

Document ID는 Document를 생성한 후에 설정할 수 있습니다.

from llama_index.core import Document

document = Document(text='Hello World')
document.doc_id = "xxxx-yyyy"

Node

Node는 LlamaIndex의 가장 장점입니다. Node는 또한 Document에서와 동일한 유형의 데이터와 속성을 포함합니다.

Node는 일반적으로 두 가지 방식으로 구성됩니다:

  1. API에 직접 기반

  2. NodeParser를 사용하여 Document를 기반

Document에서 파생된 Node는 Document의 속성도 상속한다는 점에 유의하세요.

예시：

# API를 기반으로 직접 노드 빌드
from llama_index.core.schema import TextNode

node = TextNode(text="hello world", id_="1234-5678")
# # 노드 파서를 사용하여 노드 생성하기
from llama_index.core import Document
from llama_index.core.node_parser import SimpleNodeParser

text_list = ["hello", "world"]
documents = [Document(text=t) for t in text_list]

parser = SimpleNodeParser.from_defaults()
nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)

Custom Node

일반적으로 개발자는 Node를 다음과 같이 사용자 지정할 수 있습니다:

  1. Node 간의 관계를 정의합니다(relationship).

  2. Node ID 사용자 지정

Node 간의 관계 정의

RelationNodeInfo는 관계를 설정하는 데 사용됩니다. RelationNodeInfo는 구축 시 메타데이터를 설정하기 위한 파라미터 전달을 지원합니다.

from llama_index.core.schema import TextNode, NodeRelationship, RelatedNodeInfo

hello_node = TextNode(text="Hello", id_="1111-1111")
world_node = TextNode(text="World", id_="2222-2222")

hello_node.relationships[NodeRelationship.NEXT] = RelatedNodeInfo(node_id=world_node.node_id, metadata={"created_by": "VerySmallWoods"})

world_node.relationships[NodeRelationship.PREVIOUS] = RelatedNodeInfo(node_id=hello_node.node_id)
nodes = [hello_node, world_node]

사용자 지정 노드 ID

from llama_index.core.schema import TextNode, NodeRelationship, RelatedNodeInfo

hello_node = TextNode(text="Hello", id_="1111-1111")
hello_node.id_ = "3333-3333"

Documents & Nodes 실습

Construct Document

from llama_index.core import Document

text_list = ["hello", "world"]
documents = [Document(text=t) for t in text_list]
documents
[Document(id_='7f11d402-9463-40db-935f-66f19e9ec831', embedding=None, metadata={}, excluded_embed_metadata_keys=[], excluded_llm_metadata_keys=[], relationships={}, text='hello', start_char_idx=None, end_char_idx=None, text_template='{metadata_str}\n\n{content}', metadata_template='{key}: {value}', metadata_seperator='\n'),
 Document(id_='08dfdc9e-bc3c-4760-940c-91fc10c95a59', embedding=None, metadata={}, excluded_embed_metadata_keys=[], excluded_llm_metadata_keys=[], relationships={}, text='world', start_char_idx=None, end_char_idx=None, text_template='{metadata_str}\n\n{content}', metadata_template='{key}: {value}', metadata_seperator='\n')]

Customize Document

Metadata customization

  1. 문서 구성에서 사용자 지정

from llama_index.core import Document

document = Document(
  text='Hello World',
  metadata={
    'filename': 'hello_world.pdf',
    'category': 'science'
  }
)
document
Document(id_='75265f5c-816f-42e9-9bfb-01b4f63cb7a6', embedding=None, metadata={'filename': 'hello_world.pdf', 'category': 'science'}, excluded_embed_metadata_keys=[], excluded_llm_metadata_keys=[], relationships={}, text='Hello World', start_char_idx=None, end_char_idx=None, text_template='{metadata_str}\n\n{content}', metadata_template='{key}: {value}', metadata_seperator='\n')

2. 문서 작성 후 사용자 지정

document.metadata = {'filename': 'hello_world_v2.pdf'}
document
Document(id_='75265f5c-816f-42e9-9bfb-01b4f63cb7a6', embedding=None, metadata={'filename': 'hello_world_v2.pdf'}, excluded_embed_metadata_keys=[], excluded_llm_metadata_keys=[], relationships={}, text='Hello World', start_char_idx=None, end_char_idx=None, text_template='{metadata_str}\n\n{content}', metadata_template='{key}: {value}', metadata_seperator='\n')

3. SimpleDirectoryReade 사용법 사용자 지정

!rm -rf data && mkdir data
!echo 'hello llama!' > data/hello_llama.txt

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader

filenama_hook = lambda filename: {'file_name': filename}
documents = SimpleDirectoryReader('./data', file_metadata=filenama_hook).load_data()
documents
[Document(id_='1f0c956f-71c2-400f-9312-0dd30ae0135f', embedding=None, metadata={'file_name': '/home/kubwa/kubwai/13-LlamaIndex/LlamaIndex-Tutorials/05_Documents_Nodes/data/hello_llama.txt'}, excluded_embed_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], excluded_llm_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], relationships={}, text='hello llama!\n', start_char_idx=None, end_char_idx=None, text_template='{metadata_str}\n\n{content}', metadata_template='{key}: {value}', metadata_seperator='\n')]

Document ID Customization

from llama_index.core import Document

document = Document(text='Hello World')
document.doc_id = "xxxx-yyyy"
document
Document(id_='xxxx-yyyy', embedding=None, metadata={}, excluded_embed_metadata_keys=[], excluded_llm_metadata_keys=[], relationships={}, text='Hello World', start_char_idx=None, end_char_idx=None, text_template='{metadata_str}\n\n{content}', metadata_template='{key}: {value}', metadata_seperator='\n')

Construct Node

개발자는 노드와 그 모든 속성을 직접 정의하거나 NodeParser 클래스를 통해 소스 문서를 노드로 구문 분석할 수 있습니다.

  1. 직접 구축

from llama_index.core.schema import TextNode
node = TextNode(text="hello world", id_="1234-5678")
node
TextNode(id_='1234-5678', embedding=None, metadata={}, excluded_embed_metadata_keys=[], excluded_llm_metadata_keys=[], relationships={}, text='hello world', start_char_idx=None, end_char_idx=None, text_template='{metadata_str}\n\n{content}', metadata_template='{key}: {value}', metadata_seperator='\n')

2. NodeParser에 의한 생성

위에서 로드한 document 변수를 재사용하겠습니다.

from llama_index.core.node_parser import SimpleNodeParser

parser = SimpleNodeParser.from_defaults()
nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)
nodes
[TextNode(id_='72c54176-3c28-489a-b460-5fd171e257f1', embedding=None, metadata={'file_name': '/home/kubwa/kubwai/13-LlamaIndex/LlamaIndex-Tutorials/05_Documents_Nodes/data/hello_llama.txt'}, excluded_embed_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], excluded_llm_metadata_keys=['file_name', 'file_type', 'file_size', 'creation_date', 'last_modified_date', 'last_accessed_date'], relationships={<NodeRelationship.SOURCE: '1'>: RelatedNodeInfo(node_id='1f0c956f-71c2-400f-9312-0dd30ae0135f', node_type=<ObjectType.DOCUMENT: '4'>, metadata={'file_name': '/home/kubwa/kubwai/13-LlamaIndex/LlamaIndex-Tutorials/05_Documents_Nodes/data/hello_llama.txt'}, hash='2c825ce076dfa35e3cb1c1961c51e9477d41ff1238a0c63b6147133a2a14cbe2')}, text='hello llama!', start_char_idx=0, end_char_idx=12, text_template='{metadata_str}\n\n{content}', metadata_template='{key}: {value}', metadata_seperator='\n')]

Customize Node

  1. nodes 관계 정의

from llama_index.core.schema import TextNode, NodeRelationship, RelatedNodeInfo

hello_node = TextNode(text="Hello", id_="1111-1111")
world_node = TextNode(text="World", id_="2222-2222")

hello_node.relationships[NodeRelationship.NEXT] = RelatedNodeInfo(node_id=world_node.node_id, metadata={"created_by": "VerySmallWoods"})
world_node.relationships[NodeRelationship.PREVIOUS] = RelatedNodeInfo(node_id=hello_node.node_id)
nodes = [hello_node, world_node]
nodes
[TextNode(id_='1111-1111', embedding=None, metadata={}, excluded_embed_metadata_keys=[], excluded_llm_metadata_keys=[], relationships={<NodeRelationship.NEXT: '3'>: RelatedNodeInfo(node_id='2222-2222', node_type=None, metadata={'created_by': 'VerySmallWoods'}, hash=None)}, text='Hello', start_char_idx=None, end_char_idx=None, text_template='{metadata_str}\n\n{content}', metadata_template='{key}: {value}', metadata_seperator='\n'),
 TextNode(id_='2222-2222', embedding=None, metadata={}, excluded_embed_metadata_keys=[], excluded_llm_metadata_keys=[], relationships={<NodeRelationship.PREVIOUS: '2'>: RelatedNodeInfo(node_id='1111-1111', node_type=None, metadata={}, hash=None)}, text='World', start_char_idx=None, end_char_idx=None, text_template='{metadata_str}\n\n{content}', metadata_template='{key}: {value}', metadata_seperator='\n')]

2. node ID 사용자 지정

from llama_index.core.schema import TextNode, NodeRelationship, RelatedNodeInfo

hello_node = TextNode(text="Hello", id_="1111-1111")
hello_node.id_ = '3333-3333'
hello_node
TextNode(id_='3333-3333', embedding=None, metadata={}, excluded_embed_metadata_keys=[], excluded_llm_metadata_keys=[], relationships={}, text='Hello', start_char_idx=None, end_char_idx=None, text_template='{metadata_str}\n\n{content}', metadata_template='{key}: {value}', metadata_seperator='\n')
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