LlamaIndex ist ein führendes Datenframework zum Aufbau intelligenter Agenten auf Basis von Large Language Models (LLMs). Es adressiert ein Kernproblem: Obwohl LLMs auf riesigen Datenmengen trainiert werden, sind sie nicht auf Ihren privaten Daten trainiert. LlamaIndex löst dieses Problem, indem es Ihre Daten zu den bereits vorhandenen Daten der LLMs hinzufügt, und zwar durch Retrieval Augmented Generation (RAG).
LlamaIndex bietet Datenkonnektoren zur Aufnahme bestehender Datenquellen und Datenformate (APIs usw.) und unterstützt die nahtlose Integration verschiedener Datenquellen.
Das beliebteste Beispiel für kontextuelle Erweiterung ist Retrieval Augmented Generation oder RAG, das Kontext zur Inferenzzeit mit LLMs kombiniert. In RAG werden Daten geladen und für Abfragen vorbereitet oder "indiziert". Benutzerabfragen wirken auf den Index und filtern die Daten auf den relevantesten Kontext. Dieser Kontext wird dann zusammen mit der Abfrage an das LLM und den Prompt gesendet, und das LLM liefert eine Antwort.
LlamaIndex schränkt die Verwendung von LLMs nicht ein. Sie können LLMs als Autovervollständigung, Chatbots, Agenten usw. verwenden.
LlamaIndex bietet einige Kernabstraktionen, die Ihnen bei der Retrieval für bestimmte Aufgaben helfen. Dazu gehören Router-Module sowie Datenagentenmodule. Es umfasst auch einige erweiterte Abfragemodulmodule sowie andere Module zum Verbinden strukturierter und unstrukturierter Daten.
LlamaIndex bietet die Möglichkeit, RAG mit Natural Language Queries auf unstrukturierten Dokumenten auszuführen. LlamaIndex bietet auch Methoden zum Abfragen strukturierter Daten über Text-to-SQL und Text-to-Pandas. Strukturierte Datenextraktion: LLMs verarbeiten natürliche Sprache.
LlamaIndex ist ein flexibles und modulares Framework zum Aufbau von RAG-Systemen, das es Entwicklern ermöglicht, Funktionen an spezifische Anforderungen anzupassen und zu erweitern.
Durch RAG-Technologie können Unternehmen interne Dokumente, Handbücher, Richtlinien usw. in intelligente Frage-Antwort-Systeme umwandeln.
Kombination von Unternehmensproduktinformationen und Kundenhistorie zur Bereitstellung eines genaueren Kundenservice.
Hilft Forschern, schnell relevante Informationen aus großen Mengen an Literatur zu extrahieren.
Aufbau eines maßgeschneiderten KI-Assistenten auf Basis persönlicher Daten.
LlamaIndex bietet Unterstützung für den Aufbau hochleistungsfähiger RAG-Anwendungen für Produktionsumgebungen und gewährleistet die Stabilität und Skalierbarkeit des Systems.
Unterstützt die gemischte Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten und bietet umfassende Datenintegrationsfunktionen.
Kann in verschiedene Cloud-Dienste und Technologie-Stacks wie Amazon Bedrock und Elasticsearch integriert werden.
Verfügt über eine aktive Open-Source-Community, die eine Vielzahl von Datenladeprogrammen und Erweiterungskomponenten bereitstellt.
LlamaIndex legt Wert auf die Entwicklererfahrung und bietet:
RAG ist eine leistungsstarke Technologie: RAG kombiniert die Vorteile von Retrieval- und Generierungsmodellen, um qualitativ hochwertigen Text zu erzeugen. LlamaIndex ist ein vielseitiges Werkzeug: LlamaIndex ist ein flexibles und modulares Framework zum Aufbau von RAG-Systemen. RAG hat viele Anwendungen: RAG kann für verschiedene Aufgaben verwendet werden, von Chatbots bis hin zur Sprachübersetzung.
LlamaIndex bietet Entwicklern eine komplette Toolsuite, die den Aufbau intelligenter KI-Anwendungen auf Basis privater Daten einfach und leistungsstark macht. Ob Unternehmensanwendung oder persönliches Projekt, LlamaIndex bietet zuverlässigen technischen Support und flexible Lösungen.