LlamaIndex é a principal estrutura de dados para construir agentes inteligentes baseados em modelos de linguagem grandes (LLM). Ele aborda especificamente um problema central: embora os LLMs sejam treinados em grandes quantidades de dados, eles não são treinados em seus dados privados. LlamaIndex resolve esse problema adicionando seus dados aos dados já existentes do LLM por meio da técnica de Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
LlamaIndex fornece conectores de dados para ingerir fontes de dados e formatos de dados existentes (APIs, etc.), suportando a integração perfeita de várias fontes de dados.
O exemplo mais popular de aprimoramento de contexto é a Geração Aumentada por Recuperação ou RAG, que combina contexto com um LLM no momento da inferência. No RAG, os dados são carregados e preparados ou "indexados" para consultas. As consultas do usuário atuam no índice, filtrando os dados para o contexto mais relevante. Esse contexto e a consulta são então enviados para o LLM e o prompt, e o LLM fornece uma resposta.
LlamaIndex não impõe restrições sobre como usar um LLM. Você pode usar LLMs como preenchimento automático, chatbots, agentes, etc.
LlamaIndex fornece algumas abstrações principais para ajudá-lo na recuperação para tarefas específicas. Isso inclui módulos de roteador, bem como módulos de agentes de dados. Também inclui alguns módulos avançados de mecanismo de consulta, bem como outros módulos para conectar dados estruturados e não estruturados.
LlamaIndex oferece a capacidade de executar RAG usando consultas em linguagem natural em documentos não estruturados. LlamaIndex também fornece métodos para consultar dados estruturados por meio de consultas de texto para SQL e texto para Pandas. Extração de dados estruturados: LLMs processam linguagem natural.
LlamaIndex é uma estrutura flexível e modular para construir sistemas RAG, permitindo que os desenvolvedores personalizem e expandam funcionalidades de acordo com necessidades específicas.
Através da tecnologia RAG, as empresas podem transformar documentos internos, manuais, políticas, etc., em sistemas inteligentes de perguntas e respostas.
Combinando informações sobre produtos da empresa e dados históricos do cliente para fornecer um atendimento ao cliente mais preciso.
Ajudar os pesquisadores a extrair rapidamente informações relevantes de uma grande quantidade de literatura.
Construir assistentes de IA personalizados com base em dados pessoais.
LlamaIndex oferece suporte para a construção de aplicações RAG de alto desempenho para ambientes de produção, garantindo a estabilidade e escalabilidade do sistema.
Suporta o processamento misto de dados estruturados e não estruturados, fornecendo capacidades abrangentes de integração de dados.
Pode ser integrado com vários serviços de nuvem e pilhas de tecnologia, como Amazon Bedrock, Elasticsearch, etc.
Possui uma comunidade de código aberto ativa, fornecendo uma rica variedade de carregadores de dados e componentes de extensão.
LlamaIndex se concentra na experiência do desenvolvedor, fornecendo:
RAG é uma tecnologia poderosa: RAG combina os pontos fortes dos modelos de recuperação e geração para produzir texto de alta qualidade. LlamaIndex é uma ferramenta versátil: LlamaIndex é uma estrutura flexível e modular para construir sistemas RAG. RAG tem muitas aplicações: RAG pode ser usado para uma variedade de tarefas, de chatbots a tradução de idiomas.
LlamaIndex fornece aos desenvolvedores um conjunto de ferramentas completo, tornando a construção de aplicações de IA inteligentes baseadas em dados privados simples e poderosa. Seja para aplicações de nível empresarial ou projetos pessoais, LlamaIndex pode fornecer suporte técnico confiável e soluções flexíveis.