LlamaIndex

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LlamaIndex是一個開源框架,可以無縫連接大型語言模型(LLMs)與外部數據源。它提供可定制的索引結構、內建的數據連接器和查詢介面,以實現檢索增強生成。開發者可以快速利用靈活的索引、嵌入和搜尋能力,構建聊天機器人、問答系統和數據驅動的工作流程,支持多種文檔類型和存儲後端。
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LlamaIndex是一個開源框架,可以無縫連接大型語言模型(LLMs)與外部數據源。它提供可定制的索引結構、內建的數據連接器和查詢介面,以實現檢索增強生成。開發者可以快速利用靈活的索引、嵌入和搜尋能力,構建聊天機器人、問答系統和數據驅動的工作流程,支持多種文檔類型和存儲後端。
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LlamaIndex 是什麼?

LlamaIndex是一個面向開發者的Python庫,旨在彌合大型語言模型與私有或領域專用數據之間的鴻溝。它提供多種類型的索引,如向量索引、樹狀索引和關鍵詞索引,以及數據庫、文件系統和Web API的適配器。該框架包含將文檔切片成節點、利用流行的嵌入模型進行嵌入,並進行智能檢索以提供上下文的工具。配備內建緩存、查詢模式和節點管理功能,LlamaIndex使構建檢索增強生成變得簡單,能在聊天機器人、問答服務和分析管道中提供高精度且豐富上下文的回應。

誰會使用 LlamaIndex?

  • AI/ML開發者
  • 資料科學家
  • 構建對話代理的新創企業
  • 需要檢索增強工作流程的企業
  • 研究團隊

如何使用 LlamaIndex?

  • 步驟1:使用pip安裝LlamaIndex(`pip install llama-index`)。
  • 步驟2:在您的Python腳本中導入連接器和模型。
  • 步驟3:載入或連接至您的數據來源(文件、資料庫、API)。
  • 步驟4:從資料建立索引(例如`VectorStoreIndex`或`TreeIndex`)。
  • 步驟5:使用選擇的嵌入模型對資料節點進行嵌入。
  • 步驟6:向索引發出查詢以檢索相關的上下文。
  • 步驟7:將檢索到的上下文傳入LLM進行生成或問答。
  • 步驟8:將結果整合到您的應用或聊天機器人中。

平台

  • mac
  • windows
  • linux

LlamaIndex 的核心特徵與益處

主要功能

  • 多種索引結構(向量、樹狀、關鍵詞)
  • 內建的文件、資料庫和API連接器
  • 節點切片與嵌入整合
  • 檢索增強生成流程
  • 緩存與更新策略
  • 自定義查詢模式與篩選器

優點

  • 提升LLM回應的準確性,提供相關上下文
  • 多格式、多系統資料的彈性整合
  • 支援大量文檔集合的可擴展索引
  • 模組化與可擴展,適應自定義代理工作流程
  • 開源且擁有活躍的社群支持

LlamaIndex 的主要使用案例與應用

  • 建立具有領域專業知識的企業聊天機器人
  • 建立針對內部文件的問答系統
  • 自動化從資料庫生成報告
  • 開發學術論文的研究助手
  • 實現具有私有知識的客戶支援智能代理

LlamaIndex 的優點與缺點

優點

提供強大的框架,構建支援多步驟工作流程的先進AI代理。
支持對初學者友好的高階API以及進階可定制的低階API。
能夠納入並索引私人及領域特定的資料,打造個性化的LLM應用程式。
開源且擁有活躍的社區頻道,包括Discord和GitHub。
提供企業SaaS和自架管理服務,用於可擴展的文件解析與提取。

缺點

沒有直接提供關於行動端或瀏覽器應用程式可用性的資訊。
主要文件網站沒有明確的價格細節,使用者需要訪問外部連結。
對不熟悉大型語言模型、代理和工作流程概念的使用者來說,學習曲線可能較陡峭。

LlamaIndex 的定價

有免費方案YES
免費試用詳情
定價模式Freemium
是否需要信用卡No
付款起點50 USD
有終身方案No
計費頻率每月

價格方案詳情

免費

0 USD
  • 包含 10K 點數
  • 1 位使用者
  • 僅限檔案上傳
  • 基礎支援

入門

50 USD
  • 包含 50K 點數
  • 以用量計費可達 500K 點數
  • 5 位使用者
  • 5 個外部資料來源
  • 基礎支援

專業版

500 USD
  • 包含 500K 點數
  • 以用量計費可達 5,000K 點數
  • 10 位使用者
  • 25 個外部資料來源
  • 基礎支援

企業版

客製化 USD
  • 客製化限制
  • 企業專屬功能
  • SaaS/VPC
  • 專屬支援
最新價格,請訪問: https://docs.llamaindex.ai

LlamaIndex 的常見問答

LlamaIndex 公司信息

LlamaIndex 的分析

訪問隨時間變化

每月訪問次數
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地理位置

前 4 區域
United States
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Korea, Republic of
28.95%
Austria
19.8%
India
19.56%
Oct 2025 - Dec 2025 全球桌面版

流量來源

Search
47.48%
Direct
38.91%
Referrals
9.99%
Social
2.34%
Paid Referrals
1.06%
Mail
0.06%
Oct 2025 - Dec 2025 桌面版

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