ラマインデックス

LlamaHubは、PDF、Notion、Slack、SQLデータベース、Googleドライブ、Confluenceなど、数十種類ものソースからデータを取り込むための、あらかじめ構築されたコネクタのレジストリとして成長を続けています。これにより、あらゆるRAGプロジェクトにおける最大のボトルネック、つまりシステムが実際に使用できる形式にデータを変換するという課題が解消されます。チームはカスタムの取り込みスクリプトを作成する代わりに、コネクタを接続するだけで、数分以内にインデックス作成を開始できます。

LlamaIndexは、セマンティック検索用のベクトルインデックス、完全一致検索用キーワードインデックス、階層的要約用ツリーインデックス、および関係性の高いデータ用ナレッジグラフインデックスをサポートしています。各インデックスタイプは、異なるクエリパターンに合わせて最適化されています。つまり、エンジニアはすべてのデータセットを単一のベクトルストアに強制的に通すのではなく、ユースケースごとに最適な検索戦略を選択できるということです。

LlamaParseは、VLM（ボリュームマッピング）を活用したエージェントOCRにより、乱雑なPDF、スキャン画像、手書きメモ、グラフ、複数ページの表などを、LlamaParseが使用できるクリーンな出力に変換します。50種類以上のファイル形式に対応し、1ページあたり1クレジット（高速テキスト抽出）から、最も複雑なレイアウトに対応するエージェントプラス（1ページあたり45クレジット）まで、段階的な解析機能を提供します。構造化されていない文書に悩まされている金融、法律、医療チームにとって、この機能だけでもプラットフォーム導入の価値があります。

ワークフロー API を使用すると、開発者はイベント駆動型のマルチステップワークフローを構築できます。 AI 特定のデータ イベントに反応するエージェントは、厳格な線形チェーンに従うのではなく、複雑なビジネス プロセスをオーケストレーションするのに理想的です。 AI エージェント 文書を解析し、フィールドを抽出し、ナレッジベースにクエリを実行し、その結果に基づいてアクションを実行する、という一連の処理をすべて1つのパイプライン内で行う必要がある。

LlamaExtractを使用すると、チームはJSONスキーマを定義し、非構造化ドキュメントから構造化フィールドを自動的に抽出できます。モデルのトレーニングは不要です。何千枚もの領収書から請求書番号を抽出する場合でも、契約書から重要な条項を抽出する場合でも、このツールを使えば、何時間もかかっていた手作業によるデータ入力が、信頼度スコア付きの自動抽出に数秒で済みます。

厳格なコンプライアンス要件を持つ組織向けに、LlamaIndexはSOC 2 Type II、HIPAA、GDPR認証を標準で提供しています。エンタープライズ顧客は、VPC展開オプション、SSO統合、専任アカウント管理、99.9%の稼働率SLAを利用できます。データは転送中および保存時に暗号化され、キャッシュファイルは48時間後に自動的に削除されます。