Description
LlamaIndex est un framework de données open source pour créer des applications LLM sur vos propres données. Maintenu par la communauté run-llama, il fournit aux développeurs les briques de base pour ingérer, structurer et récupérer des informations privées ou spécifiques à un domaine, afin que les grands modèles de langage puissent répondre à des questions et raisonner sur des contenus sur lesquels ils n'ont jamais été entraînés. Le framework est centré sur le modèle de génération augmentée par récupération (RAG), en connectant vos données à un LLM au moment de la requête plutôt qu'en s'appuyant sur les connaissances intégrées au modèle.
À sa base se trouvent les connecteurs de données, qui chargent les informations depuis leur source et leur format d'origine. Via LlamaHub, le framework propose un vaste catalogue de connecteurs officiels et communautaires pour les fichiers, les API, les bases de données, les applications SaaS et plus encore. Le contenu ingéré est transformé en documents et en nœuds, puis organisé en index tels que les index vectoriels, par mots-clés, en arbre et en graphe de connaissances. Les récupérateurs extraient les nœuds les plus pertinents pour une question donnée, et les moteurs de requête et de chat combinent cette récupération avec la génération pour offrir un accès en langage naturel à vos données, en appliquant des stratégies comme la décomposition en sous-questions, la réécriture de requêtes et le reclassement.
Au-delà de la récupération, LlamaIndex comprend une couche d'agents composée de travailleurs de la connaissance pilotés par LLM et augmentés par des outils, ainsi que des workflows événementiels qui vous permettent de composer des processus en plusieurs étapes à travers les agents et les sources de données. Il est fourni avec des intégrations d'observabilité et d'évaluation pour expérimenter et surveiller les pipelines en production.
LlamaIndex est conçu pour servir aussi bien les débutants que les équipes avancées. Une API de haut niveau permet aux débutants d'ingérer et d'interroger leurs données en quelques lignes de code seulement, tandis que les API de bas niveau permettent aux développeurs expérimentés de personnaliser les connecteurs, les index, les récupérateurs, les moteurs de requête et les modules de reclassement pour répondre à des besoins spécifiques. Le projet est écrit en Python avec une version compagnon en TypeScript, et s'intègre à un large éventail de fournisseurs de LLM, de modèles d'embeddings et de bases de données vectorielles.
Le framework est largement utilisé pour créer des chatbots reposant sur des bases de connaissances internes, des systèmes de questions-réponses sur documents, de la recherche sémantique et des agents autonomes qui raisonnent sur des données d'entreprise. Sa base open source, sa communauté active et son vaste écosystème d'intégrations en ont fait l'un des points de départ les plus populaires pour les équipes qui veulent mettre les LLM au service de leurs propres informations.
Fonctionnalités principales de LlamaIndex
Framework de données open source pour applications LLM
Connecteurs de données pour fichiers, API, bases de données et sources SaaS
Catalogue LlamaHub de connecteurs officiels et communautaires
Documents et nœuds pour structurer les données ingérées
Index vectoriels, par mots-clés, en arbre et en graphe de connaissances
Récupérateurs pour obtenir le contexte pertinent
Moteurs de requête pour répondre aux questions en langage naturel
Moteurs de chat pour un accès conversationnel à vos données
Couche d'agents avec des travailleurs LLM augmentés par des outils
Workflows événementiels pour les processus en plusieurs étapes
Pipelines de génération augmentée par récupération (RAG)
Extraction de données structurées
Intégrations avec fournisseurs de LLM, embeddings et bases vectorielles
API de haut niveau pour démarrer vite et API de bas niveau pour personnaliser
Framework en Python avec une version compagnon en TypeScript
Premiers pas avec LlamaIndex
Configurer : Configurez vos agents d'analyse et d'extraction de documents.
Traiter : Téléchargez vos documents complexes pour analyse.
Extraire : Récupérez des données et des informations structurées.
Intégrer : Utilisez les sorties prêtes pour LLM dans vos flux de travail IA.
Optimiser : Affinez les configurations des agents pour améliorer la précision et l'efficacité.
Cas d'utilisation de LlamaIndex
- Applications RAG
- Questions-réponses sur documents
- Chatbots de bases de connaissances
- Recherche sémantique
- Agents de données
- Intégration de données d'entreprise
- Extraction structurée
