LlamaIndex 是一个旨在帮助开发者将大型语言模型 (LLM)（如 GPT-4）与外部数据源连接起来的工具。它充当一个接口，以一种对 LLM 可用的方式组织和检索数据，使它们能够基于未经过训练的特定数据集回答问题或生成内容。LlamaIndex 无需开发者手动将数据输入到提示词中，而是自动化了将外部数据（如文档、数据库或 API）索引、查询和集成到基于 LLM 的应用程序中的过程。这使得它对于构建依赖最新或特定领域信息的应用程序（如聊天机器人、知识库或自定义搜索工具）特别有用。
其核心是，LlamaIndex 通过将数据构建成针对检索优化的索引来工作。首先，它从 PDF、电子表格或 SQL 数据库等来源摄取数据，并将其转换为更小、更易于管理的块（chunk）。然后，这些块被处理成向量嵌入（捕获语义意义的文本数值表示），并存储在向量数据库中（例如 FAISS 或 Pinecone）。当用户提交查询时，LlamaIndex 会搜索索引数据，根据语义相似性找到最相关的块。例如，如果您询问关于某个特定技术文档的问题，LlamaIndex 会检索与您的查询最密切相关的文档片段。然后，这些块被传递给 LLM，LLM 会生成一个具有上下文意识的响应。这种方法避免了用不相关的数据淹没 LLM，并确保响应基于提供的来源。
开发者可以通过调整数据索引和查询方式，针对不同的用例自定义 LlamaIndex。例如，您可以将其配置为优先处理时间序列数据库中的最新数据，或结合关键词过滤和语义搜索实现混合检索。该框架还支持多种索引类型，例如列表索引（用于顺序数据）或树索引（用于分层关系），从而根据数据结构提供灵活性。此外，LlamaIndex 还集成了 LangChain 等工具来扩展功能，例如为会话型应用添加内存。通过处理数据集成和检索的复杂性，LlamaIndex 让开发者能够专注于设计基于 LLM 的应用程序的逻辑和用户体验，而无需重复造轮子。