LlamaIndex est un framework de données de premier plan pour la construction d'agents intelligents basés sur des grands modèles de langage (LLM). Il s'attaque spécifiquement à un problème central : bien que les LLM soient entraînés sur de grandes quantités de données, ils ne sont pas entraînés sur vos données privées. LlamaIndex résout ce problème en ajoutant vos données à celles que les LLM possèdent déjà, grâce à la technique de génération augmentée par la récupération (RAG).
LlamaIndex fournit des connecteurs de données pour ingérer les sources de données et les formats de données existants (API, etc.), prenant en charge l'intégration transparente de diverses sources de données.
L'exemple le plus populaire d'augmentation contextuelle est la génération augmentée par la récupération, ou RAG, qui combine le contexte avec un LLM au moment de l'inférence. Dans RAG, les données sont chargées et préparées pour les requêtes ou "indexées". Les requêtes des utilisateurs agissent sur l'index, filtrant les données pour obtenir le contexte le plus pertinent. Ce contexte est ensuite envoyé avec la requête au LLM et à l'invite, et le LLM fournit une réponse.
LlamaIndex n'impose aucune restriction sur la façon dont les LLM sont utilisés. Vous pouvez utiliser les LLM comme auto-complétion, chatbot, agent, etc.
LlamaIndex fournit des abstractions de base pour vous aider à effectuer des recherches pour des tâches spécifiques. Cela inclut les modules de routeur et les modules d'agent de données. Il comprend également des modules de moteur de requête avancés, ainsi que d'autres modules qui connectent des données structurées et non structurées.
LlamaIndex offre la possibilité d'effectuer RAG en utilisant des requêtes en langage naturel sur des documents non structurés. LlamaIndex fournit également des méthodes pour interroger des données structurées via des requêtes texte vers SQL et texte vers Pandas. Extraction de données structurées : LLM traite le langage naturel.
LlamaIndex est un framework flexible et modulaire pour la construction de systèmes RAG, permettant aux développeurs de personnaliser et d'étendre les fonctionnalités en fonction des besoins spécifiques.
Grâce à la technologie RAG, les entreprises peuvent transformer les documents internes, les manuels, les politiques, etc. en systèmes de questions-réponses intelligents.
En combinant les informations sur les produits de l'entreprise et l'historique des données des clients, vous pouvez fournir un service client plus précis.
Aider les chercheurs à extraire rapidement des informations pertinentes d'une grande quantité de littérature.
Construire des assistants IA personnalisés basés sur des données personnelles.
LlamaIndex prend en charge la construction d'applications RAG hautes performances pour les environnements de production, garantissant la stabilité et l'évolutivité du système.
Prend en charge le traitement mixte de données structurées et non structurées, offrant des capacités complètes d'intégration de données.
Peut être intégré à divers services cloud et piles technologiques tels qu'Amazon Bedrock et Elasticsearch.
Possède une communauté open source active, fournissant une riche collection de chargeurs de données et de composants d'extension.
LlamaIndex se concentre sur l'expérience du développeur, en fournissant :
RAG est une technologie puissante : RAG combine les forces des modèles de récupération et de génération pour produire un texte de haute qualité. LlamaIndex est un outil polyvalent : LlamaIndex est un framework flexible et modulaire pour la construction de systèmes RAG. RAG a de nombreuses applications : RAG peut être utilisé pour diverses tâches, des chatbots à la traduction linguistique.
LlamaIndex fournit aux développeurs une suite d'outils complète, rendant la construction d'applications d'IA intelligentes basées sur des données privées simple et puissante. Qu'il s'agisse d'applications d'entreprise ou de projets personnels, LlamaIndex peut fournir un support technique fiable et des solutions flexibles.