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run-llama

run-llama/llama_index

独自データとLLMをつなぎ、RAG、エージェント、ドキュメント処理アプリケーションを構築するためのPythonフレームワーク。

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スター
52,578
フォーク
8,387
未解決の Issue
997
最終コミット
6 時間前

これは何？

LlamaIndexは、独自データを活用したLLMアプリケーションを構築するためのオープンソースPythonフレームワークです。ファイル、API、データベースからデータを取り込むコネクタ、取り込んだデータを検索用に整理するベクトルストアやグラフなどのインデックス構造、検索で取得したコンテキストをLLMに渡し、根拠に基づく回答を生成するクエリインターフェースを提供します。

コアパッケージのllama-index-coreは、LLMプロバイダー、埋め込みモデル、ベクトルストアを対象とする多数のインテグレーションパッケージで拡張できます。必要なものが一通りそろったllama-indexパッケージから始めることも、必要なインテグレーションだけをインストールすることもできます。高レベルAPIを使えば、初心者でも数行でベクトルインデックスを作成してクエリできます。一方、retriever、query engine、rerankerなどの低レベルコンポーネントはカスタマイズ可能です。

このプロジェクトには、複数のステップからなるアプリケーション向けのエージェントおよびワークフローツールも含まれています。メンテナーは商用面での注力先をLlamaParseに移しており、これはこのフレームワークと併用することも、単独で利用することもできる、ホステッド型のドキュメント解析・抽出プラットフォームです。

主な機能

  • 01ファイル、API、データベースなど、さまざまなソースからデータを取り込むコネクタ。
  • 02検索用にデータを整理するベクトルストア、グラフなどのインデックス構造。
  • 03検索で取得したコンテキストをLLMに渡すクエリエンジンとretriever。
  • 04LLM、埋め込み、ベクトルストア向けの300を超えるインテグレーションパッケージで拡張できるモジュール式コア。
  • 05複数ステップのアプリケーション向けエージェントおよびワークフローツール。
  • 06インデックスをディスクに永続化し、再構築せずに読み込む機能。

ユースケース

  • 社内文書を対象にした質問応答チャットボットの構築。
  • 異なるLLMプロバイダーやベクトルストアプロバイダーを切り替えられるRAGパイプラインのプロトタイピング。
  • プライベートなデータソースを参照し、ツールを呼び出して推論するエージェントの作成。
  • PDF、Webページ、データベースをインデックス化し、LLMを使ったセマンティック検索を実現。

クイックスタート

  1. 1

    スターターパッケージをインストールする

    pip install llama-index
  2. 2

    OpenAIキーを設定して、ドキュメントのベクトルインデックスを構築する

  3. 3

    インデックスにクエリを実行する

    query_engine = index.as_query_engine()

使う前に知っておきたいこと

  • READMEによると、現在は主にLlamaParseに注力しているため、オープンソースのフレームワークへの注力は少なくなっています。
  • Ollamaなどのローカルモデルを設定しない限り、デフォルトのサンプルではOpenAIなどの有料ホスト型LLM APIが呼び出されます。

トピック

#rag#llm#agents#vector-database#python#data-framework#application#data#fine-tuning#framework

よくある質問

llama_index とは？
独自データとLLMをつなぎ、RAG、エージェント、ドキュメント処理アプリケーションを構築するためのPythonフレームワーク。 LlamaIndexは、独自データを活用したLLMアプリケーションを構築するためのオープンソースPythonフレームワークです。ファイル、API、データベースからデータを取り込むコネクタ、取り込んだデータを検索用に整理するベクトルストアやグラフなどのインデックス構造、検索で取得したコンテキストをLLMに渡し、根拠に基づく回答を生成するクエリインターフェースを提供します。
llama_index は無料で使えますか？ライセンスは？
llama_index は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
llama_index は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。llama_index の最終コミットは 2026年10月20日 です。
llama_index は何に使えますか？
社内文書を対象にした質問応答チャットボットの構築。 異なるLLMプロバイダーやベクトルストアプロバイダーを切り替えられるRAGパイプラインのプロトタイピング。 プライベートなデータソースを参照し、ツールを呼び出して推論するエージェントの作成。 PDF、Webページ、データベースをインデックス化し、LLMを使ったセマンティック検索を実現。
llama_index のインストール方法は？
スターターパッケージをインストールする: pip install llama-index OpenAIキーを設定して、ドキュメントのベクトルインデックスを構築する インデックスにクエリを実行する: query_engine = index.as_query_engine()
llama_index はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/run-llama/llama_index

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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