LlamaIndex

データ中心のアーキテクチャ – PDFs、MicrosoftWord ドキュメント、スプレッドシートなど、100 を超えるデータ形式からの情報の取り込み、インデックス作成、取得に優れています。このフレームワークは、エンタープライズデータを AI エージェント用に最適化されたクエリ可能なナレッジベースに変換します。詳細については、LlamaIndex のドキュメントを参照してください。

本番環境に対応したデプロイ – LlamaIndexは、 を通じてオープンソースフレームワークとマネージドサービスの両方を提供しLlamaCloud、セキュリティコントロール、スケーラビリティ、オブザーバビリティ統合、デプロイの柔軟性などのエンタープライズグレードの機能を提供します。詳細については、LlamaIndexフレームワークのドキュメントを参照してください。

高度なドキュメント処理 – 複雑なレイアウト、ネストされたテーブル、マルチモーダルコンテンツ、さらには手書きのメモを処理するドキュメント解析、抽出、インデックス作成、検索機能LlamaCloudを提供します。この高度な解析により、エージェントはグラフ、図、複雑なフォーマットを含む実際のエンタープライズドキュメントを効果的に操作できます。詳細については、LlamaCloud のドキュメントを参照してください。

ワークフローオーケストレーション – 複数ステップのエージェントシステムを構築するためのイベント駆動型の非同期ファーストオーケストレーションエンジンLlamaAgentsを提供します。ワークフローは、ループ、並列実行、条件分岐、ステートフル再開などの複雑なパターンをサポートしているため、高度なエージェントインタラクションに最適です。詳細については、LlamaIndexワークフローのドキュメントを参照してください。

エージェント取り出し機能 – ハイブリッド検索、セマンティック検索、自動ルーティングなどの高度な取り出しモード。各クエリに最適な取り出し戦略をインテリジェントに決定します。フレームワークは、精度を高めるために再ランク付けして、複数のナレッジベースにわたる複合取得をサポートします。詳細については、LlamaIndexRAG ドキュメントを参照してください。

オブザーバビリティと評価 – さまざまなオブザーバビリティと評価ツールとLlamaIndex統合されます。この統合機能は、アプリケーションのトレースとデバッグ、パフォーマンスの評価、コストのモニタリングに役立ちます。詳細については、「トレースとデバッグと評価」のLlamaIndexドキュメントを参照してください。 https://developers.llamaindex.ai/python/framework/module_guides/evaluating

エージェントが契約、レポート、マニュアル、規制申請などの大量のエンタープライズドキュメントからインサイトを処理、分析、抽出する必要があるドキュメントの多いアプリケーション

組織が大規模なインフラストラクチャ管理オーバーヘッドなしでドキュメント中心のエージェントを迅速に構築してデプロイしたい実稼働シナリオへの迅速なプロトタイプ

特にテーブル、イメージ、構造化データを含む複雑なマルチモーダルドキュメントを操作する場合、取得精度とコンテキストの関連性を優先する RAG ファーストアーキテクチャ

解析、分析、要約、コンプライアンスチェックなど、ドキュメント処理のさまざまな側面で特殊なエージェントを必要とするマルチエージェントドキュメントワークフロー

LlamaIndex 高レベル APIs。このアプローチにより、エージェント AI を初めて使用するビジネスチームや開発者がLlamaIndexアクセスできるようになります。

SharePoint、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、データベース、APIs などの一般的なエンタープライズシステム向けの LlamaHub を介したエンタープライズ統合。このアプローチにより、既存のデータインフラストラクチャとシームレスに統合できます。

最大限の制御のためのオープンソースのセルフホストデプロイと、運用上のオーバーヘッドとエンタープライズ機能を削減するためのLlamaCloudマネージドサービス間の柔軟なデプロイオプション。

アプリケーションはシンプルなクエリエンジンから開始し、要件の進化に応じてエージェント機能、マルチエージェントオーケストレーション、複雑なワークフローを段階的に追加できます。