LlamaIndex是什麼？完整解析：定義、3大優勢及進階使用指南

在當前人工智慧領域中，隨著大型語言模型（LLM）的快速發展，資料管理與查詢變得愈加關鍵。而 LlamaIndex 則是專為應對這些挑戰而設計的強大工具。儘管目前 LlamaIndex 尚未提供中文版介面，用戶仍然可以透過本篇文章深入了解 LlamaIndex 是如何為 LLM 應用帶來革命性的提升！

LlamaIndex 也可稱為「GPT Index」，是一種專門設計來處理 LLM（大型語言模型）應用程序中的資料管理和索引查詢。簡單來說，就是協助我們使用 LLM、提升 LLM 的回應品質。

LlamaIndex 主要是協助開發基於檢索增強生成（RAG）的應用程式，將各種數據（如 PDF、文本檔案、資料庫等）與語言模型連接，讓用戶可以更方便地使用 LLM 進行資料搜索與管理。除了可以大幅簡化作業流程外，也讓 LLM 在回答問題前，先從資料庫中檢索相關資訊，引用具體的資料或事實，確保回答（如聊天機器人、文件理解和資料提取）的準確性。

💡LlamaIndex 產品特點

• 企業數據連接器：可輕鬆連接常見企業數據源，設定排程自動同步，擷取額外元數據，提供更全面的資料分析基礎。

• 解析文檔：針對企業複雜文件提供客製化解析方案。

• 將資料提取到 vectorDB（向量資料庫）中：支援資料轉換、分塊、嵌入，並可彈性輸出至指定位置。

• 進階檢索：提供進階搜尋功能，可輕鬆搜尋多種格式的資料。

• 實驗：透過互動式 UI，反覆測試並優化資料擷取與搜尋策略。

💡為什麼需要使用 LlamaIndex？

• 資料整合：過去在處理非結構化數據（如 PDF 文件、網頁內容、資料庫等）方面一直存在技術限制。而 LlamaIndex 可將這些非結構化數據轉換為向量表示，使大型語言模型（LLM）能夠更輕鬆地理解、分析和處理。

• 快速搜尋：LlamaIndex 的向量索引能快速、準確地從海量的資料當中找到答案，大幅提升了搜尋速度與用戶體驗。

• 跨資料源整合：LlamaIndex 支援與多種大型語言模型（LLM），如 OpenAI、Anthropic、Mistral、Llama 等，讓用戶可以根據自身需求選擇最合適的模型來驅動應用程序的功能。

• 提升 AI 應用的準確性：LlamaIndex 有多樣的資料連接器來顯著提升 AI 的準確性，為未來的應用帶來更多可能性。

1. 提高開發速度

資料管道（Data Pipeline）是一個處理數據的自動化流程，將不同的數據來源（如資料庫、檔案、API 等）提取，進行轉換，並將處理後的數據載入到指定目的地，例如數據倉庫、應用程式或分析工具中。這 3 個步驟通常被簡稱為 ETL。

• 提取（Extract）：從多種來源收集數據，例如 PDF、JSON、SQL 資料庫、雲端服務等。
• 轉換（Transform）：轉換數據格式、清理不一致的數據，並根據需求進行結構化，例如將非結構化數據（如文字文件）分割為易檢索的片段。
• 載入（Load）：將處理好的數據載入到目標位置，例如向量數據庫、索引系統，或提供給應用程式進行查詢。

透過自動化資料處理，無需手動設定配置，且可即時整合企業的資料來源、資料分塊、嵌入、進階檢索，提升查詢效率和準確性。

2. 提升專案交付速度

官網公布了企業成功應用 LlamaIndex 的案例，透過採用 LlamaIndex 的 LlamaCloud 功能後，資料管道的設定時間從約 5 週縮短至 3 小時，幫助企業能更快速整合數據和設計流程，不僅省下大量時間，也讓公司能更靈活地應對客戶需求，提升競爭力和專案交付速度。

3. 大幅提升性能

LlamaIndex 可以同時處理嵌入式表格、圖表、圖像等複雜文件的 RAG 架構。

LangChain 也是一款專為 LLM（大型語言模型）設計的開源框架，通常用於輔助使用者管理、操作各種 LLM，並將這些模型與不同數據源、外部工具和 API（應用程式介面）整合，讓用戶能更輕鬆地操作、構建各種 AI 應用。簡單來說，它的核心在於將不同的組件串聯起來，形成一個完整的應用流程。

💡為什麼需要使用 Langchain ？

• 簡化開發流程：Langchain 能將大型語言模型（LLM）的應用拆解為不同的模組，如提示工程、記憶、鏈等，讓開發者可以像堆積木般，快速搭建複雜的應用。

• 支持多種 LLM：Langchain 可與不同的 LLM 集成，並藉由 Langchain 的接口來管理和控制 LLM。

📍架構設計

• LlamaIndex：LlamaIndex 以數據為中心，將非結構化數據轉換為向量，並建立高效的索引，較關注在如何將 LLM 與使用者的數據（如文本、PDF、網頁等）整合、建立索引、加速查詢過程，使用戶能更有效地利用外部資訊。

• Langchain：Langchain 強調於將 LLM 與其他組件（如提示、記憶、搜尋）連結，形成一個完整的應用程式流程，協助使用者打造基於 LLM 的應用。

📍性能

• LlamaIndex：Lamalndex 在索引大規模數據、特定領域資訊方面表現出色。憑藉其經過優化的索引結構，LlamaIndex 能夠快速從海量的數據中檢索相關資訊，大幅提升資料處理的效率與準確性。

• Langchain：Langchain 的優勢在於其靈活性和可定制性，可以根據不同的需求進行優化，提供更多的組件和配置選項，滿足更廣泛的應用場景。

📍適用情況

• LlamaIndex：適合需要高效數據查詢和索引管理的應用場景，如問答系統、構建專用知識庫。

• Langchain：適合多步驟流程、需要上下文記憶的應用場景，如智能對話、對話生成系統。

LlamaIndex 提供了核心入門套件，用戶也可以再根據個人需求安裝額外的整合工具。以下將教學如何從 Pip（以 Python 電腦程式語言寫的軟體包管理系統）快速安裝 LlamaIndex。

📍方法一：從 Pip 快速開始安裝

可以使用基本的內建連接器（如文件讀取）直接提取文本內容，或是透過嵌入的方法（如 OpenAI 提供的嵌入模型）將文本轉化為向量。

• 安裝「pip install llama-index」。

📍方法二：從 Pip 進行自訂安裝

如果不使用 OpenAI，或想要更具選擇性的安裝，可以根據需要安裝單獨的軟體套件。

• 安裝「pip install llama-index-core llama-index-readers-file llama-index-llms-ollama llama-index-embeddings-huggingface」。

以下將以 RAG 為例，介紹 LlamaIndex 的運作 5 階段：

第一階段需先將原始數據從各種來源（如檔案、資料庫、API 等）導入到資料庫系統。以下為 3 種載入資料的途徑：

1. 載入資料

在使用 LlamaIndex 時，資料需要先經過載入、轉換 2 階段：

📍資料載入

方式＃1：SimpleDirectoryReader

用於載入本地目錄中的文件，並支援多種格式（Markdown、PDF、Word 等）。

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader

documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()

方式＃2：LlamaHub 的資料連接器

用戶可從 LlamaHub 註冊表下載額外的資料連接器，整合 SQL 資料庫等其他來源。

from llama_index.core import download_loader

from llama_index.readers.database import DatabaseReader

reader = DatabaseReader(
    scheme=os.getenv("DB_SCHEME"),
    host=os.getenv("DB_HOST"),
    port=os.getenv("DB_PORT"),
    user=os.getenv("DB_USER"),
    password=os.getenv("DB_PASS"),
    dbname=os.getenv("DB_NAME"),
)

query = "SELECT * FROM users"
documents = reader.load_data(query=query)

方式＃3：直接建立文檔

直接以程式方式建立 Document，無需載入器：

from llama_index.core import Document

doc = Document(text="text")

📍資料轉換

資料載入後，可透過以下 3 步驟進行處理，以符合 LLM 的檢索與使用需求。

步驟＃1：分塊處理

將資料拆分為更小的節點（Nodes），以提升檢索效率。

• 進階轉換 API（應用程式介面）：使用「.from_documents() 」方法，將文件分割，方便後續檢索資料使用。

from llama_index.core import VectorStoreIndex

vector_index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
vector_index.as_query_engine()

• 低階轉換 API I（應用程式介面）：LlamaIndex 提供轉換模組，包含文字分割器、元資料提取器等，允許使用者將文檔分割為「節點」或「區塊」物件，使資料更易於檢索。

步驟＃2：新增元資料

用戶可選擇手動或自動添加元資料，以標記文件和節點，提升索引和檢索效率。

document = Document(
    text="text",
    metadata={"filename": "<doc_file_name>", "category": "<category>"},
)

步驟＃3：節點嵌入

將節點插入向量索引之前，需要進行嵌入處理。這使得資料能夠快速地在向量空間中進行檢索和分析。

2. 駱駝中心（LlamaHub）

駱駝中心（LlamaHub）是 LlamaIndex 提供的一個數據連接器，可將各種外部數據（如文件、API、資料庫、雲端服務等）快速整合到 LlamaIndex 的資料索引和處理流程中。

透過將連接器嵌入任何 LlamaIndex 應用程式，用戶能輕鬆實現多元數據來源的無縫整合，提升數據處理與應用的效率。

• 使用模式：使用「download_loader」函數下載特定的資料連接器，例如「GoogleDocsReader」，以載入 Google Docs 的數據。

• 內建連接器：「SimpleDirectoryReader」支援多種文件類型（如 .md、.pdf、.docx、圖片、音訊和視訊），可直接從指定資料夾中載入資料到 LlamaIndex。

• 可用連接器：LlamaHub 提供多種資料連接器，如：NotionPageReader、GoogleDocsReader、SlackReader、DiscordReader、ApifyActor 等。這些連接器可抓取和載入不同的數據格式，包括 .pdf、.jpg、.png 和 .docx，讓資料處理更加多元靈活。

3. 從 LlamaCloud 加載

LlamaCloud 是 LlamaIndex 的企業級服務，提供完全託管、可擴展且安全的資料儲存和查詢環境。用戶可透過 LlamaCloud 連接到資料儲存空間並自動建立索引。接續只需輸入以下幾行程式碼即可快速使用。

import os
from llama_index.indices.managed.llama_cloud import LlamaCloudIndex

os.environ["LLAMA_CLOUD_API_KEY"] = "llx-..."

index = LlamaCloudIndex("my_first_index", project_name="Default")
query_engine = index.as_query_engine()
answer = query_engine.query("Example query")

LlamaCloud 服務使資料的雲端管理變得簡單且高效，特別適合需要安全性和可擴展性的企業用戶。

載入資料後，數據會被處理成易於檢索的格式，以供用戶查詢。此階段會根據應用需求選擇索引結構（如向量索引、列表索引等），為數據建立索引，加快後續查詢流程，並將數據轉換成向量嵌入，再利用向量相似度查找相關資料，進行更精確的查詢。

第三階段是將處理過的數據存儲在資料庫中，避免重新索引需花費的時間和成本。以下為 2 種儲存數據的途徑：

1. 儲存至磁碟

• 使用內建「.persist()」方法：透過此方法可以將所有資料寫入磁碟的指定位置，且適用於任何類型的索引。

index.storage_context.persist(persist_dir="<persist_dir>")

• 載入已儲存的索引：透過載入持久化的索引資料，避免需重新載入索引數據。

from llama_index.core import StorageContext, load_index_from_storage

#rebuild storage context
storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir="<persist_dir>")

#load index
index = load_index_from_storage(storage_context)

2. 使用向量儲存

LlamaIndex 支援多種向量存儲，可持久化嵌入資料，節省重新索引的成本。首先需安裝並使用 Chroma 開源向量存儲工具來儲存 VectorStoreIndex 的嵌入資料。

透過初始化 Chroma 用戶端並建立集合將資料儲存，接續將 Chroma 設定為向量儲存，使向量索引能直接與 Chroma 互動。最後再利用 StorageContext 初始化向量索引、儲存和管理向量資料。

最後是查詢階段，系統會解析用戶的查詢內容，並根據先前儲存的索引和嵌入進行快速檢索和匹配。此外，LlamaIndex 具有「低階組合 API」，可讓使用者自訂查詢階段。

在 LLM 開發中，評估與基準測試是提升應用效能的關鍵步驟。而 LlamaIndex 提供的模組可以幫助用戶衡量生成與檢索結果的品質。透過評估品質來協助企業更精準地調整模型參數、優化資料管道或改進索引策略，以提升系統效能和用戶體驗。

LlamaIndex 提供了 3 種從基礎入門到功能強大的企業級訂閱方案，讓用戶可以根據預算及應用需求做出選擇。

基本方案專為個人使用者設計，提供數據導入與基礎支援。此方案支援從 160 多種資料來源和資料格式中載入數據，涵蓋非結構化、半結構化到結構化資料（如 API、PDF、文件、SQL 等），適合個人或小型項目的多樣化需求。

• 價格：10 美元／月
• 適合對象：個人使用者

專業計畫提供資料索引功能與高級支援，滿足不同應用場景中的資料存儲與索引需求。此方案支援與 40 多個提供者整合，包括向量儲存、文件儲存、圖形儲存和 SQL 資料庫，使用戶能靈活管理和檢索資料。

• 價格：50 美元／月
• 適合對象：中小型企業

企業計畫專為大型組織設計，提供所有可用功能與高級支援功能。此方案涵蓋從資料編排到生產 LLM 工作流程的整體需求，並內建全面的模組套件以評估 LLM 應用程式的性能，確保企業能夠有效監控和優化各項操作。

• 價格：100 美元／月
• 適合對象：大型企業

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