Sirviendo como una implementación robusta en Go del popular marco LlamaIndex, Llama-Index-Go ofrece capacidades de extremo a extremo para construir y consultar índices basados en vectores a partir de datos textuales. Los usuarios pueden cargar documentos mediante cargadores integrados o personalizados, generar incrustaciones usando OpenAI u otros proveedores, y almacenar vectores en memoria o en bases de datos de vectores externas. La biblioteca expone una API QueryEngine que soporta búsqueda por palabras clave y semántica, filtros booleanos y generación aumentada por recuperación con LLMs. Los desarrolladores pueden extender analizadores para markdown, JSON o HTML, y conectar modelos de incrustación alternativos. Diseñado con componentes modulares e interfaces claras, proporciona alto rendimiento, fácil depuración e integración flexible en microservicios, herramientas CLI o aplicaciones web, permitiendo una rápida creación de prototipos de soluciones de búsqueda y chat impulsadas por IA.

La plantilla de Agente FastAPI LangGraph ofrece una base integral para desarrollar agentes impulsados por LLM dentro de una aplicación FastAPI. Incluye nodos predefinidos de LangGraph para tareas comunes como completado de texto, embedding y búsqueda de similitud vectorial, permitiendo a los desarrolladores crear nodos y pipelines personalizados. La plantilla gestiona el historial de conversaciones mediante módulos de memoria que mantienen el contexto entre sesiones y soporta configuraciones basadas en entorno para diferentes etapas de despliegue. Archivos Docker integrados y una estructura compatible con CI/CD aseguran una containerización y despliegue sin problemas. Middleware de registro y manejo de errores mejoran la observabilidad, mientras que la base de código modular facilita extender funciones. Combinando el framework web de alto rendimiento FastAPI con las capacidades de orquestación de LangGraph, esta plantilla simplifica el ciclo de vida del desarrollo del agente desde prototipado hasta producción.