LlamaIndexは、大規模言語モデル（LLM）に基づいたインテリジェントエージェントを構築するための主要なデータフレームワークです。これは、LLMが大量のデータでトレーニングされているにもかかわらず、あなたのプライベートデータではトレーニングされていないという中心的な問題を専門的に解決します。LlamaIndexは、検索拡張生成（RAG）技術を通じて、あなたのデータをLLMがすでに持っているデータに追加することで、この問題を解決します。
LlamaIndexは、既存のデータソースとデータ形式（APIなど）を取り込むためのデータコネクタを提供し、多様なデータソースのシームレスな統合をサポートします。
最も人気のあるコンテキスト拡張の例は、検索拡張生成（RAG）です。これは、推論時にコンテキストをLLMと組み合わせます。RAGでは、データがロードされ、クエリの準備または「インデックス」が行われます。ユーザーのクエリはインデックスに作用し、データを最も関連性の高いコンテキストにフィルタリングします。次に、このコンテキストとクエリがLLMとプロンプトに送信され、LLMが応答を提供します。
LlamaIndexは、LLMの使用方法に制限を設けません。LLMを自動補完、チャットボット、エージェントなどとして使用できます。
LlamaIndexは、特定のタスクの検索を支援するためのいくつかのコア抽象化を提供します。これには、ルーターモジュールとデータエージェントモジュールが含まれます。また、高度なクエリエンジンモジュールや、構造化データと非構造化データを接続するその他のモジュールも含まれます。
LlamaIndexは、非構造化ドキュメント上で自然言語クエリを使用してRAGを実行する機能を提供します。LlamaIndexはまた、テキストからSQLおよびテキストからPandasへのクエリを通じて構造化データをクエリする方法も提供します。構造化データ抽出：LLMは自然言語を処理します。
LlamaIndexは、RAGシステムを構築するための柔軟でモジュール化されたフレームワークであり、開発者は特定のニーズに応じて機能をカスタマイズおよび拡張できます。
RAG技術を通じて、企業は内部ドキュメント、マニュアル、ポリシーなどをインテリジェントなQ&Aシステムに変換できます。
企業製品情報と顧客履歴データを組み合わせて、より正確なカスタマーサービスを提供します。
研究者が大量の文献から関連情報を迅速に抽出するのを支援します。
個人データに基づいてカスタマイズされたAIアシスタントを構築します。
LlamaIndexは、本番環境で高性能なRAGアプリケーションを構築するためのサポートを提供し、システムの安定性と拡張性を確保します。
構造化データと非構造化データの混合処理をサポートし、包括的なデータ統合機能を提供します。
Amazon Bedrock、Elasticsearchなどのさまざまなクラウドサービスおよび技術スタックと統合できます。
活発なオープンソースコミュニティを持ち、豊富なデータローダーと拡張コンポーネントを提供します。
LlamaIndexは、開発者のエクスペリエンスを重視し、以下を提供します。
RAGは強力な技術です。RAGは、検索モデルと生成モデルの利点を組み合わせて、高品質のテキストを生成します。LlamaIndexは多機能ツールです。LlamaIndexは、RAGシステムを構築するための柔軟でモジュール化されたフレームワークです。RAGには多くのアプリケーションがあります。RAGは、チャットボットから言語翻訳まで、さまざまなタスクに使用できます。
LlamaIndexは、開発者に完全なツールスイートを提供し、プライベートデータに基づいたインテリジェントなAIアプリケーションの構築を簡単かつ強力にします。エンタープライズレベルのアプリケーションであろうと個人プロジェクトであろうと、LlamaIndexは信頼できる技術サポートと柔軟なソリューションを提供できます。