LlamaIndex是用于构建基于大语言模型(LLM)智能代理的领先数据框架。它专门解决了一个核心问题：虽然LLM在大量数据上进行训练，但它们并未在您的私有数据上训练。LlamaIndex通过检索增强生成(RAG)技术，将您的数据添加到LLM已有的数据中，从而解决这个问题。
LlamaIndex提供数据连接器来摄取现有的数据源和数据格式(API等)，支持多种数据源的无缝集成。
最受欢迎的上下文增强示例是检索增强生成或RAG，它在推理时将上下文与LLM结合。在RAG中，数据被加载并为查询做准备或"索引"。用户查询作用于索引，将数据过滤到最相关的上下文。然后这个上下文和查询一起发送给LLM和提示，LLM提供响应。
LlamaIndex对如何使用LLM没有限制。您可以将LLM用作自动完成、聊天机器人、代理等。
LlamaIndex提供一些核心抽象来帮助您进行特定任务的检索。这包括路由器模块以及数据代理模块。还包括一些高级查询引擎模块，以及连接结构化和非结构化数据的其他模块。
LlamaIndex提供在非结构化文档上使用自然语言查询执行RAG的能力。LlamaIndex还提供了通过文本到SQL和文本到Pandas查询结构化数据的方法。结构化数据提取：LLM处理自然语言。
LlamaIndex是一个灵活且模块化的框架，用于构建RAG系统，允许开发者根据具体需求定制和扩展功能。
通过RAG技术，企业可以将内部文档、手册、政策等转化为智能问答系统。
结合企业产品信息和客户历史数据，提供更准确的客户服务。
帮助研究人员快速从大量文献中提取相关信息。
基于个人数据构建定制化的AI助理。
LlamaIndex为生产环境构建高性能RAG应用提供支持，确保系统的稳定性和可扩展性。
支持结构化和非结构化数据的混合处理，提供全面的数据整合能力。
可以与Amazon Bedrock、Elasticsearch等多种云服务和技术栈集成。
拥有活跃的开源社区，提供丰富的数据加载器和扩展组件。
LlamaIndex注重开发者体验，提供：
RAG是一种强大的技术：RAG结合了检索和生成模型的优势来产生高质量的文本。LlamaIndex是一个多功能工具：LlamaIndex是构建RAG系统的灵活且模块化的框架。RAG有许多应用：RAG可以用于各种任务，从聊天机器人到语言翻译。
LlamaIndex为开发者提供了一个完整的工具套件，使得构建基于私有数据的智能AI应用变得简单而强大。无论是企业级应用还是个人项目，LlamaIndex都能提供可靠的技术支持和灵活的解决方案。