В качестве надежной реализации на Go популярной платформы LlamaIndex, Llama-Index-Go предоставляет возможность создавать и выполнять запросы к индексам на основе векторов из текстовых данных. Пользователи могут загружать документы с помощью встроенных или пользовательских загрузчиков, генерировать векторные embeddings с помощью OpenAI или других провайдеров, и хранить векторы в памяти или на внешних базах данных векторов. Библиотека предоставляет API QueryEngine, который поддерживает поиски по ключевым словам и семантическому содержанию, логическим фильтрам и генерации с помощью восстановления с LLM. Разработчики могут расширять парсеры для Markdown, JSON или HTML и подключать альтернативные модели embedding. Разработана с модульными компонентами и четкими интерфейсами, обеспечивает высокую производительность, простую отладку и гибкую интеграцию в микросервисы, CLI-инструменты или веб-приложения, позволяя быстро прототипировать решения поиска и чатов на AI.

Шаблон агента FastAPI LangGraph предлагает комплексную основу для разработки агентов на базе LLM внутри приложения FastAPI. Он включает предопределённые узлы LangGraph для таких задач, как завершение текста, внедрение и поиск по вектору, а также позволяет создавать собственные узлы и конвейеры. Шаблон управляет историей разговоров с помощью модулей памяти, сохраняющих контекст между сессиями, и поддерживает конфигурацию в зависимости от среды для разных этапов развертывания. Встроенные файлы Docker и структура, совместимая с CI/CD, обеспечивают беспрепятственную контейнеризацию и развертывание. Middleware логирования и обработки ошибок повышают наблюдаемость, а модульная кодовая база упрощает расширение функциональности. Объединив высокопроизводительный веб-фреймворк FastAPI с оркестрационными возможностями LangGraph, этот шаблон ускоряет цикл разработки агента от прототипирования до производства.