Open-Source-Framework für Dokumentverarbeitung, Indizes, Query-Engines und datenbezogene Agenten in Python und TypeScript.
LlamaIndex ist ein Open-Source-Framework für agentische Anwendungen mit eigenen Daten. Es unterstützt Dokumentverarbeitung, Indizes, Query-Engines und Integrationen zu Modellen und Speichern. Der Kern ist Code für Python und TypeScript, kein fertiger Chat ohne Entwicklung.
LlamaIndex passt, wenn dein Problem auf der Datenseite liegt und du eine RAG- oder Dokumentenpipeline selbst bauen willst. Es nimmt dir Ingestion und Retrieval ab, ersetzt aber weder die gesamte Agenten-Orchestrierung noch die Prüfung deiner Quellen. Für die Ablaufsteuerung passt LangGraph besser; für allgemeine Modellbausteine LangChain.
Fang mit wenigen Dokumenten und einer einzigen Frage an. Wenn die richtigen Stellen nicht gefunden werden, bringt mehr Agentenlogik keine bessere Antwort.
Das Framework ist Open Source und unter MIT lizenziert. LlamaParse und LlamaCloud sind separate gehostete Produkte. Die offizielle Produktseite nennt für LlamaParse einen kostenlosen Umfang von 10.000 Credits pro Monat, ungefähr 1.000 Seiten. Verlässliche öffentliche Preise für die bezahlten Cloud-Stufen sind aktuell nicht auf einer stabilen Produktionsseite ausgewiesen; prüfe sie im aktuellen Cloud-Account.
Passt zu dir, wenn du mit Code eigene Dokumente für Suche, RAG oder datenbezogene Agenten aufbereiten willst.