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LlamaIndex

データフレームワーク。

本質

LLMとプライベートデータを接続するためのインターフェース。特にデータの取り込み、構造化、検索（RAG）に強みを持つ。

基本

  • Data Connectors: 多様なソースからデータを取り込み
  • Indices: データをLLMが利用しやすい形式（ベクトル、キーワード、グラフ等）に構造化
  • Query Engines: 自然言語クエリに対して知識を検索・回答

使い方

pip install llama-index

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

# データ読み込み
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()

# インデックス作成（自動でベクトル化・保存）
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# クエリエンジン作成
query_engine = index.as_query_engine()

# 質問
response = query_engine.query("What did the author do growing up?")
print(response)

参照