LlamaIndex 是一个旨在将大型语言模型 (LLM) 与外部数据源连接起来的框架，从而实现高效且结构化的信息访问。 它充当中间层，组织和索引数据（例如文档、数据库或 API），以便 LLM 可以有效地检索和推理这些信息。 通过将非结构化或半结构化数据转换为可搜索的格式，LlamaIndex 简化了诸如问答、摘要和数据分析之类的任务，从而允许开发人员构建利用模型通用知识和特定领域数据的应用程序。
在信息检索中，LlamaIndex 解决了可伸缩性和相关性等关键挑战。 传统的基于关键字的搜索方法通常难以进行语义理解，而原始 LLM 提示可能无法有效地处理大型数据集。 LlamaIndex 通过创建结构化索引（例如，向量嵌入、分层摘要或关键字映射）来弥合这一差距，从而使 LLM 可以快速找到最相关的数据。 例如，如果您有一组研究论文，则 LlamaIndex 可以将文本预处理为向量（数字表示形式）并构建索引。 当用户查询系统时，该框架会检索最接近匹配的向量，从而确保 LLM 接收到上下文相关的片段，而不是扫描每个文档。 这样可以减少延迟并提高准确性，特别是对于需要特定领域知识的复杂查询。
在将自定义数据与 LLM 集成至关重要的场景中，开发人员使用 LlamaIndex。 一个常见的例子是构建基于内部文档的问答系统：LlamaIndex 可以提取 PDF、Slack 消息或 Confluence 页面，对其进行索引，并支持诸如“如何设置 API 网关？”之类的自然语言查询。 该框架还支持混合搜索，将关键字匹配与语义相似度相结合，这对于需要精确答案的客户支持聊天机器人等应用程序非常有用。 此外，LlamaIndex 提供了用于数据连接器（从 PostgreSQL 或 S3 等来源提取数据）、存储后端（例如，用于向量存储的 FAISS 或 Pinecone）和查询引擎的工具，以处理多步骤检索。 这些模块化组件使开发人员可以专注于应用程序逻辑，而不是底层基础设施，从而使在生产环境中部署由 LLM 驱动的系统变得切实可行。