LlamaIndex 是构建上下文增强型应用的领先框架，通过将用户数据与大语言模型（LLM）连接实现。其应用范围涵盖检索增强生成（RAG）系统、结构化数据抽取，以及具备数据检索与行动能力的复杂半自主智能体系统。LlamaIndex 提供简洁灵活的抽象层，可更轻松地摄取、结构化并访问私有或领域特定数据，从而将这些数据安全可靠地注入大语言模型（LLM），实现更精准的文本生成。它提供 Python 和 Typescript 版本。可通过六种方式将 LlamaIndex 与 Elastic 一起使用：
- 作为数据源：使用 Elasticsearch Reader，可从 Elasticsearch 数据库中获取文档以在您的应用中使用
- 作为嵌入模型：Elasticsearch 嵌入可以将您的数据编码为用于语义搜索的向量
- 作为向量存储：使用 Elasticsearch 作为向量存储 可对嵌入文档进行语义搜索
- 作为索引存储、KV 存储和文档存储，可以创建更高级的检索结构，例如文档摘要或知识图表。