LlamaIndex - 知識アシスタントの構築

LlamaIndex

3.5 | 374 | 0
しゅるい:
オープンソースプロジェクト
最終更新:
2025/08/20
説明:
LlamaIndex:エンタープライズデータに接続された LLM を使用してナレッジアシスタントを構築します。 AIエージェントでドキュメントのワークフローを再定義します。
共有:
LLMs
RAG
知識アシスタント
AI エージェント
データ処理

LlamaIndex の概要

LlamaIndexとは?

LlamaIndex は、ナレッジ アシスタントの作成を簡素化するように設計された包括的なフレームワークです。 エンタープライズ データに接続された大規模言語モデル (LLM) を活用し、強力なエージェント ワークフローを実現します。 情報を抽出したり、洞察を合成したり、最も複雑な企業ドキュメントに対してアクションを実行したりできます。

主な機能:

  • ドキュメント処理: PDF、PowerPoint、スプレッドシートなど、300 以上の形式の非構造化知識を AI 対応データに変換します。
  • 自動化されたコンテキスト エンジン: 実際の企業 ROI を提供する、幻覚のないエージェントの構築に集中できます。
  • 現実世界の複雑さ: 手書きのメモ、表、画像などを含む複雑なドキュメントをシームレスに解析および抽出します。
  • スケーラビリティ: 数百万のドキュメントにわたってスケーリングするように設計されており、高速、正確、コスト効率の高いエージェントを保証します。

LlamaIndex の使用方法:

  1. データ インジェスト: コミュニティが提供するコネクタを使用して、LlamaIndex をデータ ソースに接続します。
  2. インデックス作成: データを簡単にクエリできるインデックスに整理します。
  3. クエリ: LLM を使用してデータにクエリを実行し、関連情報を取得します。

LlamaIndex が重要な理由:

LlamaIndex を使用すると、開発者は次のことが可能になります。

  • 本番環境に対応した RAG アプリケーションを迅速にプロトタイプ化してデプロイします。
  • エンタープライズ グレードのパフォーマンスを維持しながら、特定のユース ケースに合わせて検索パイプラインをカスタマイズします。
  • 最先端の研究を統合し、コミュニティの貢献を受け入れます。

使用例:

  • 金融: 構造化されていない 10-K および収益説明資料から構造化された値を自動的に入力するレバレッジド バイアウト エージェントを構築します。
  • カスタマー サポート: チャットボットで顧客からのよくある質問や注文のキャンセルを処理します。
  • 社内知識: 社内知識と自動化プラットフォームの構築。
  • 調査: ユーザーがアップロードしたドキュメントに関する消費者向け調査アシスタントの構築。

LlamaCloud:

LlamaCloud はエージェント向けのドキュメント処理レイヤーであり、比類のない精度と効率を提供して、企業規模を強化します。 コンテキスト エンジンを自動化することで、実際の企業 ROI を提供する、幻覚のないエージェントの構築に集中できます。

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