- 10Kクレジット含む
- 1ユーザー
- ファイルアップロードのみ
- 基本サポート
LlamaIndexは、大規模な言語モデルを外部データソースとシームレスに接続するオープンソースのフレームワークです。カスタマイズ可能なインデックス構造、ビルトインのデータコネクター、クエリインターフェースを提供し、リトリーバル強化生成を可能にします。開発者は、柔軟なインデックス作成、埋め込み、検索機能を活用して、チャットボットや質問応答システム、データ駆動型ワークフローを迅速に構築できます。
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LlamaIndex
LlamaIndexは、大規模な言語モデルを外部データソースとシームレスに接続するオープンソースのフレームワークです。カスタマイズ可能なインデックス構造、ビルトインのデータコネクター、クエリインターフェースを提供し、リトリーバル強化生成を可能にします。開発者は、柔軟なインデックス作成、埋め込み、検索機能を活用して、チャットボットや質問応答システム、データ駆動型ワークフローを迅速に構築できます。
フィーチャー
LlamaIndexとは？
LlamaIndexは、Python用の開発者志向のライブラリであり、大規模な言語モデルとプライベートまたはドメイン固有のデータのギャップを埋めることを目的としています。ベクトル、ツリー、キーワードインデックスなど複数のインデックスタイプを提供し、データベース、ファイルシステム、Web APIのためのアダプターも備えています。ドキュメントをノードに分割し、一般的な埋め込みモデルを用いてノードを埋め込み、インテリジェントなリトリーバルを行いLLMにコンテキストを供給するツールが含まれています。キャッシングやクエリスキーマ、ノード管理を備え、LlamaIndexはリトリーバル強化生成の構築を効率化し、チャットボットやQAサービス、分析パイプラインにおいて高精度かつコンテキスト豊富な応答を実現します。
誰がLlamaIndexを使うの？
- AI/ML開発者
- データサイエンティスト
- 会話エージェントを構築するスタートアップ
- リトリーバル強化ワークフローを必要とする企業
- 研究チーム
LlamaIndexの使い方は？
- ステップ1: `pip install llama-index`を使用してLlamaIndexをインストールします。
- ステップ2: Pythonスクリプトにコネクターとモデルをインポートします。
- ステップ3: データソース（ドキュメント、データベース、API）をロードまたは接続します。
- ステップ4: データからインデックス（例：`VectorStoreIndex`または`TreeIndex`）を作成します。
- ステップ5: 選択した埋め込みモデルを使ってデータノードを埋め込みます。
- ステップ6: インデックスにクエリを実行し、関連コンテキストを取得します。
- ステップ7: 取得したコンテキストをLLMに渡して生成またはQ&Aを行います。
- ステップ8: 結果をアプリケーションやチャットボットに統合します。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
LlamaIndexの主な特長・利点
コア機能
- 複数のインデックス構造（ベクトル、ツリー、キーワード）
- ファイル、データベース、API用の組み込みコネクター
- ノードの分割と埋め込み統合
- リトリーバル強化生成パイプライン
- キャッシュとリフレッシュ戦略
- カスタムクエリスキーマとフィルタ
利点
- 適切なコンテキストでLLMの応答精度を向上
- 形式やバックエンドを問わない柔軟なデータ統合
- 大量ドキュメントコレクションのスケーラブルなインデックス作成
- カスタムエージェントワークフローへのモジュール化と拡張性
- 活発なコミュニティサポートとオープンソース
LlamaIndexの主な使用ケース・アプリケーション
- ドメイン固有知識を持つエンタープライズチャットボットの構築
- 社内ドキュメントに対する質問応答システムの作成
- データリポジトリからのレポート生成の自動化
- 学術論文向けのリサーチアシスタントの開発
- プライベート知識を持つカスタマーサポートエージェントの実装
LlamaIndex の長所と短所
長所
多段階ワークフローを備えた高度なAIエージェントを構築する強力なフレームワークを提供します。
初心者に優しい高レベルAPIと上級者向けのカスタマイズ可能な低レベルAPIの両方をサポートします。
個人およびドメイン固有のデータを取り込み、パーソナライズされたLLMアプリケーションを可能にします。
DiscordやGitHubを含む活発なコミュニティチャネルを備えたオープンソースです。
スケーラブルな文書解析および抽出のための企業向けSaaSおよびセルフホスト型マネージドサービスを提供します。
短所
モバイルまたはブラウザアプリの直接の情報はありません。
価格情報は主なドキュメントサイトに明記されておらず、ユーザーは外部リンクを訪問する必要があります。
LLM、エージェント、およびワークフローの概念に不慣れなユーザーには学習曲線が急かもしれません。
LlamaIndex の価格設定
| 無料プランあり | YES |
|---|---|
| 無料体験の詳細 | |
| 料金モデル | フリーミアム |
| クレジットカードが必要か | No |
| 支払い開始 | 50 USD |
| 生涯プランあり | No |
| 請求頻度 | 月額 |
料金プランの詳細
無料
0 USDスターター
50 USD- 50Kクレジット含む
- 最大500Kクレジットまで従量課金
- 5ユーザー
- 5つの外部データソース
- 基本サポート
プロ
500 USD- 500Kクレジット含む
- 最大5,000Kクレジットまで従量課金
- 10ユーザー
- 25の外部データソース
- 基本サポート
エンタープライズ
カスタム USD- カスタム制限
- エンタープライズ専用機能
- SaaS/VPC
- 専用サポート
LlamaIndexのFAQs
LlamaIndex会社情報
- LlamaIndex
LlamaIndexの分析
時間ごとの訪問
月間訪問数
468
平均訪問時間
00:04:21
訪問あたりのページ数
1.73
直帰率
23.14%
Sep 2025 - Nov 2025 のすべてのトラフィック
地理情報
トップ4地域
Belgium
48.12%
Singapore
21.07%
United States
18.68%
Hong Kong
12.13%
Sep 2025 - Nov 2025 世界中のデスクトップのみ
トラフィックソース
Search
55.23%
Direct
34.74%
Referrals
7.20%
Social
1.99%
Paid Referrals
0.78%
Mail
0.06%
Sep 2025 - Nov 2025 デスクトップのみ
LlamaIndex のレビュー
5/5
LlamaIndexの主な競合と代替品は？
- LangChain
- Haystack (Deepset)
- Microsoft Semantic Kernel
- Pinecone (for vector storage)
- Weaviate
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