LLamaIndex traz mecanismos que lhe permite definir aplicações específicas para um domínio conectadas a LLMs, além de dar suporte a tarefas como ingestão de dados, indexação vetorial e busca de respostas a perguntas em linguagem natural. Nossos times usaram LlamaIndex para construir uma pipeline de geração aumentada por recuperação (RAG) que automatiza a ingestão de documentos, indexando seus embeddings e permitindo sua busca com base nas informações fornecidas pela usuária. Usando LlamaHub, você pode estender e customizar módulos do LLamaIndex para melhor atender suas necessidades e construir, por exemplo, aplicações LLM com seus LLMs preferidos, embeddings e provedores de armazenamento de vetores.
LlamaIndex é um framework de dados projetado para facilitar a integração de dados privados ou de domínio específico com modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Ele oferece ferramentas para ingerir dados de fontes diversas, incluindo APIs, bancos de dados e PDFs, e estruturar esses dados em um formato que os LLMs possam consumir facilmente. Por meio de vários tipos demotores, o LlamaIndex permite interações de linguagem natural com esses dados estruturados, tornando-os acessíveis para aplicações que fazem recuperação de informação baseada em consulta até àquelas que usam interfaces conversacionais. Similar ao LangChain, o objetivo do LlamaIndex é acelerar o desenvolvimento com LLMs, mas ele adota uma abordagem mais de framework de dados.
