LlamaIndex 是一个通过连接大型语言模型（LLM）与结构化和非结构化数据源来增强企业搜索的工具。其主要价值在于以提高搜索准确性和效率的方式组织、索引和检索数据。以下是 LlamaIndex 解决常见企业搜索挑战的三个关键用例。
整合分散的数据源 企业通常将数据存储在多个系统中，例如数据库、云存储（如 Google Drive、SharePoint）、协作工具（如 Confluence、Slack）和内部 API。LlamaIndex 可以将这些分散的源索引到统一格式中，从而实现跨平台搜索而无需手动集成。例如，开发人员在排查问题时可能需要同时搜索 Jira 票证、技术文档和 Slack 讨论。LlamaIndex 会创建一个集中式索引，映射数据类型之间的关系，允许单个查询返回所有连接源的结果。这消除了在工具之间切换或为每个系统编写自定义连接器的需求。
增强语义搜索 传统的基于关键词的搜索难以处理模糊术语或上下文相关的查询。LlamaIndex 通过使用 LLM 生成向量嵌入（文本的数值表示，可捕捉含义）来改进这一点。这些嵌入支持语义搜索，结果匹配的是意图而不是简单的关键词。例如，“降低服务器成本”这样的查询可以返回讨论预算优化、云资源扩展或特定成本节约措施的文档，即使这些词语没有出现在文档中。开发人员可以通过使用 LlamaIndex 的嵌入模型对文档进行索引，并使用相似度算法根据语义相关性对结果进行排名来实现此功能。
受控访问和实时更新 企业数据通常需要严格的访问控制。LlamaIndex 可以与权限系统（如 Active Directory）集成，索引用户角色或文档权限等元数据，确保搜索结果符合策略。例如，由 LlamaIndex 索引的人力资源文档仅对授权员工可见。此外，LlamaIndex 支持实时索引，这对于客户支持工单或库存数据库等动态数据至关重要。销售团队查询“最新产品可用性”时会收到即时结果，因为 LlamaIndex 会随着底层数据变化刷新索引，避免信息过时。安全性和即时性的结合使其适用于金融或医疗保健等合规性要求较高的行业。