LlamaIndex
LlamaIndex é o framework líder para criar apps conectando seus dados a LLMs, conhecidos como aplicações aumentadas por contexto. Essas aplicações vão desde sistemas retrieval-augmented generation (RAG), passando pela extração de dados estruturados, até sistemas agentes complexos e semiautônomos que recuperam dados e realizam ações. O LlamaIndex fornece abstrações simples e flexíveis para ingerir, estruturar e acessar dados privados ou específicos de domínio com mais facilidade, a fim de injetá-los de maneira segura e confiável em LLMs para uma geração de texto mais precisa. Está disponível em Python e Typescript. Há seis maneiras de usar o LlamaIndex com o Elastic:
Como fonte de dados: usando o Elasticsearch Reader, você pode obter documentos do seu banco de dados Elasticsearch para serem usados no seu app
Como modelo de embedding: embeddings do Elasticsearch podem codificar seus dados como vetores para busca semântica
Como repositório vetorial: usar o Elasticsearch como um repositório vetorial permite realizar buscas semânticas nos seus documentos incorporados
Como um armazenamento de índices, um armazenamento KV e um armazenamento de documentos para criar estruturas de recuperação mais avançadas, como um Resumo do Documento ou um Gráfico de Conhecimento