LlamaIndex — RAG и агенты над документами

★ 37k

LlamaIndex — это открытый фреймворк на Python и TypeScript для построения ИИ-приложений над вашими данными, прежде всего RAG и агентов, отвечающих по документам. Берут, когда нужно связать свои данные с LLM: загрузить и разбить документы, посчитать эмбеддинги, положить их в векторную базу и построить поиск и вопрос-ответ со ссылками на источник, а также агентов, которые ходят по этим данным. Даёт коннекторы к сотням источников (LlamaHub), удобные абстракции индексов, ретриверов и query engine, не привязывая к конкретной модели или хранилищу. Направление — специализированный фреймворк «данные → RAG/агент по документам» для разработчиков, а не визуальный no-code инструмент и не векторная СУБД (эмбеддинги кладутся в Qdrant/Milvus/pgvector): по фокусу это про подключение и опрос своих данных, тогда как LangChain — более общий конструктор LLM-приложений.