LlamaIndex
Framework centré RAG — des briques pour l'ingestion de données, le découpage, l'indexation et l'interrogation de son propre corpus, du PDF au SQL.
Jerry Liu, 2022 (a débuté sous le nom « GPT Index »). Plus directif que LangChain sur la forme que doit prendre un pipeline RAG : Document → NodeParser → Index → Retriever → QueryEngine. Prend en charge les index vectoriels, de résumé, de graphe de connaissances et les index composés.
Bon choix quand l'entrée de l'utilisateur consiste en questions posées à un corpus documentaire (wiki interne, juridique, support). LangChain reste plus généraliste ; LlamaIndex est le spécialiste du RAG.