Beschreibung
LlamaIndex ist ein Open-Source-Datenframework zum Erstellen von Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle. Sein Ziel ist es, ein spezifisches Problem zu lösen: Ein LLM wird mit öffentlichen Daten trainiert, sodass die Verbindung zu privaten oder proprietären Informationen eine separate Schicht für das Ingestieren, Strukturieren und Abrufen dieser Daten erfordert. LlamaIndex bietet diese Schicht durch Datenconnectoren für Quellen wie APIs, PDFs, andere Dokumente und SQL-Datenbanken, Möglichkeiten zur Strukturierung der ingestierten Daten in Indizes oder Graphen und eine Abruf- und Abfrageschnittstelle, die relevanten Kontext in einen LLM-Prompt einspeist.
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Es gibt zwei Möglichkeiten, mit Python zu beginnen. Das Starter-Paket, llama-index, bündelt die Kernbibliothek mit einer Auswahl an Integrationen für eine schnelle Einrichtung. Ein benutzerdefinierter Build installiert stattdessen llama-index-core plus spezifische Integrationspakete, von denen es mehr als 300 gibt, die verschiedene LLM-, Embedding- und Vektorspeicheranbieter abdecken. Eine hochrangige API ermöglicht es einem Anfänger, Daten in wenigen Codezeilen zu ingestieren und abzufragen, während niedrigere APIs die Datenconnectoren, Indizes, Abrufmodule, Abfrage-Engines und Reranking-Module für eine erweiterte Anpassung freigeben. LlamaIndex integriert sich auch mit externen Frameworks wie LangChain, Flask oder Docker, anstatt alles nur über sich selbst laufen zu lassen.
Das Unternehmen hinter LlamaIndex hat seit dem Start des Frameworks im Jahr 2023 seinen Schwerpunkt verlagert. Das derzeit wichtigste Produkt ist LlamaParse, eine separate Unternehmensplattform für agentische Dokumentenverarbeitung, OCR und strukturierte Extraktion, neben einem kostenlosen, leichten Parser namens LiteParse und offenen Benchmarking-Bemühungen (ParseBench und ExtractBench) zur Qualität von Parsing und Extraktion. LlamaParse kann zusammen mit dem LlamaIndex-Framework oder eigenständig verwendet werden. Das Open-Source-Framework selbst bleibt als Toolkit für Entwickler, die Abruf- und Agentenanwendungen erstellen, verfügbar und wird gepflegt.
Das Repository wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht und hat mehr als 52.000 GitHub-Sterne und über 8.000 Forks erhalten, was es zu einem der am weitesten verbreiteten Open-Source-Tools zur Verbindung von LLMs mit externen Daten macht.
- KategorieMachine Learning & Data Science
- PreismodellOpen Source
- BereitstellungCloud
- PlattformenWeb
LlamaIndex's Kernfunktionen
Datenconnectoren zum Ingestieren von APIs, PDFs, anderen Dokumenten und SQL-Datenbanken
Indizes und Graphstrukturen zur Organisation der ingestierten Daten für die Verwendung durch LLMs
Eine Abruf- und Abfrageschnittstelle, die relevanten Kontext in einen LLM-Prompt einspeist
Eine hochrangige API für eine grundlegende Ingest- und Abfrage-Pipeline in wenigen Codezeilen
Niedrigere APIs zur Anpassung von Datenconnectoren, Indizes, Abrufmodulen, Abfrage-Engines und Reranking-Modulen
Mehr als 300 Integrationspakete für verschiedene LLM-, Embedding- und Vektorspeicheranbieter
Interoperabilität mit externen Frameworks wie LangChain, Flask und Docker
Optionale Kombination mit LlamaParse, der separaten agentischen Dokumentenverarbeitungs- und Extraktionsplattform des Unternehmens
MIT-lizenziert, mit mehr als 52.000 GitHub-Sternen und über 8.000 Forks
Erste Schritte mit LlamaIndex
Installieren: Führen Sie pip install llama-index für das Starter-Bundle oder llama-index-core plus gewählte Integrationen für eine benutzerdefinierte Einrichtung aus.
Daten verbinden: Verwenden Sie einen Datenconnector, um Dokumente, APIs oder eine Datenbank zu laden.
Index erstellen: Strukturieren Sie die ingestierten Daten in einen Index oder Graph.
Abfragen: Senden Sie einen Prompt über die Abrufschnittstelle, um eine Antwort zu erhalten, die auf diesen Daten basiert.
LlamaIndex's Anwendungsfälle
- Retrieval-augmentierte Generierung
- Benutzerdefinierte Datenpipelines
- Agentenanwendungen
- Dokumentenverarbeitung und -extraktion
