LLamaIndex incluye motores que permiten diseñar aplicaciones LLM específicas de dominio, de contexto aumentado y admite tareas como la ingestión de datos, la indexación por vectores y la respuesta a preguntas en lenguaje natural sobre documentos, por mencionar algunas. Nuestros equipos utilizaron LlamaIndex para construir un pipeline de generación mejorada por recuperación (RAG) que automatiza la ingesta de documentos, indexa las representaciones vectoriales de los documentos y consulta estas representaciones según las entradas del usuario. Al utilizar LlamaHub, tu puedes extender y personalizar los módulos de LlamaIndex para poder ajustarse a tus necesidades y así construir, por ejemplo, las aplicaci ones LLM con tus LLMs preferidos, representaciones vectoriales y proveedores de almacenamiento de vectores preferidos.
LlamaIndex es un framework de datos diseñado para facilitar la integración de datos privados o de específicos de dominio con modelos grandes de lenguaje (LLMs). Ofrece herramientas para consumir datos de diversas fuentes — incluyendo APIs, bases de datos y PDFs — y estructura estos datos en un formato que los LLMs pueden consumir fácilmente. Al usar varios tipos demotores, LlamaIndex habilita interacciones en lenguaje natural con estos datos estructurados, haciéndolo accesible para aplicaciones que van desde la búsqueda basada en consultas hasta interfaces conversacionales. De manera similar a LangChain, el objetivo de LlamaIndex es acelerar el desarrollo con LLMs, pero toma un enfoque más parecido a un framework de datos.
