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LlamaIndex

Daten-Framework für RAG; eigenes Corpus aufnehmen, indexieren und abfragen.

LlamaIndex ist ein Daten-Framework, das große Sprachmodelle mit privaten oder domänenspezifischen Daten verbindet, mit Schwerpunkt auf Retrieval-Augmented Generation (RAG). Es stellt Daten-Loader, Indexierungsstrukturen, Retriever und Query-Engines bereit, um Dokumente aufzunehmen und fundierte Antworten zu liefern. Es wird häufig für den Aufbau von Question-Answering-Systemen und Wissensassistenten über benutzerdefinierte Korpora eingesetzt.

Repository

run-llama/llama_index

Sprache

Python

Was du damit bauen kannst

  • Eine RAG-Pipeline bauen, die Fragen über interne Dokumente beantwortet
  • PDFs, Datenbanken und APIs für den LLM-Abruf aufnehmen und indexieren
  • Query-Engines und Agenten erstellen, die über mehrere Datenquellen routen

Tags

ragretrievalindexing