LlamaIndex ist das führende Framework für die Erstellung von Apps, indem es Ihre Daten mit LLMs verbindet, auch bekannt als kontextverstärkte Anwendungen. Diese Anwendungen reichen von Retrieval-Augmented-Generation- oder „RAG“-Systemen über strukturierte Datenextraktion bis hin zu komplexen, halbautonomen Agentensystemen, die Daten abrufen und Maßnahmen ergreifen. LlamaIndex bietet einfache, flexible Abstraktionen, um private oder domänenspezifische Daten leichter zu ingestieren, zu strukturieren und darauf zuzugreifen, um diese sicher und zuverlässig in LLMs einzuspeisen und so eine genauere Textgenerierung zu ermöglichen. Es ist in Python und Typescript verfügbar. Sie können LlamaIndex mit Elastic auf sechs Arten verwenden:
- Als Datenquelle: Mit dem Elasticsearch Reader können Sie Dokumente aus Ihrer Elasticsearch-Datenbank beziehen, um sie in Ihrer App zu verwenden
- Als Einbettungsmodell: Elasticsearch-Einbettungen können Ihre Daten als Vektoren für die semantische Suche kodieren
- Als Vektorspeicher: Wenn Sie Elasticsearch als Vektorspeicher verwenden, können Sie semantische Suchen in Ihren eingebetteten Dokumenten durchführen
- Als Indexspeicher, KV-Speicher und Dokumentenspeicher, um fortgeschrittene Abrufstrukturen wie eine Dokumentzusammenfassung oder einen Wissensgraph zu erstellen