LlamaIndexは、データをLLMに接続してアプリを作成するための主要なフレームワークであり、コンテキスト拡張アプリケーションとして知られています。これらのアプリケーションは、構造化データ抽出伴うRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムから、データを取得してアクションを実行する複雑な半自律エージェントシステムまで多岐にわたります。LlamaIndexは、プライベートデータまたはドメイン固有のデータをより簡単に取り込み、構造化し、アクセスするためのシンプルで柔軟な抽象化を提供し、これらをLLMに安全かつ確実に入力して、より正確なテキスト生成を実現します。PythonとTypescriptで利用できます。LlamaIndexをElasticと組み合わせて使用するには、6つの方法があります。
- データソースとして：Elasticsearch Readerを使用することで、Elasticsearchデータベースからドキュメントを取得し、アプリで利用できます。
- 埋め込みモデルとして：Elasticsearchの埋め込みは、セマンティック検索のためにデータをベクトルとしてエンコードできます。
- ベクトルストアとして：Elasticsearchをベクトルストアとして使用することで、埋め込まれた文書に対してセマンティック検索を実行できます。
- インデックスストア、KVストア、ドキュメントストアとして、ドキュメントサマリーやナレッジグラフなどのより高度な検索構造を作成します。