上下文增强型 LLM 应用框架
数据接入是 RAG 成败的关键
LlamaIndex 是一款上下文增强型 LLM 应用框架，提供把 API、PDF、SQL、云盘等私有数据源接入并结构化、让大模型在推理时获得正确上下文的工具，典型形态为检索增强生成（RAG）。
LlamaIndex（🦙）定位为「上下文增强型 LLM 应用框架」。大模型虽预训练于海量公开数据，却不知道你的私有数据——LlamaIndex 提供把 API、PDF、SQL、云盘等数据源接入并结构化的工具，让 LLM 在推理时获得正确上下文。
其典型形态是检索增强生成（RAG）：文档加载 → 向量索引 → 智能问答。框架提供查询引擎、聊天引擎、智能体与事件驱动的 Workflows，并从 Python 扩展到 TypeScript，方便 Node.js / Next.js 项目直接集成。
LlamaParse 是其商业化重心，擅长复杂 PDF / Office / 图片的表格、多栏与手写解析；文档指出其月下载量 25M+、贡献者 1.5k+、社区成员 20k+，被 Salesforce Agentforce 等团队用于生产。
核心功能一览
六大核心能力，覆盖创作全流程
数据连接器（LlamaHub）
150+ 集成覆盖 Google Drive、Confluence、Slack、Notion、数据库与网页等，把数据从原生来源直接接入，免去手工搬运。
多种索引与检索
支持向量、关键词、树状与知识图谱索引，可组合混合检索、递归检索与路由查询，按场景选择最优检索策略。
查询 / 聊天引擎
高层问答与多轮对话接口，底层支持子问题分解、多步检索、重排与回复合成，并保留低层可定制钩子。
Workflows 事件驱动编排
用异步 Python 函数编排多步 AI 流程（解析、抽取、图谱、问答），支持暂停 / 恢复与人机协同，适合生产级智能体。
零基础快速上手
4 步完成你的第一件 AI 作品，无需任何设计经验
安装并准备数据
执行 `pip install llama-index`，把待查询的文档放入本地 data 目录。
构建向量索引
用 SimpleDirectoryReader 载入文档，VectorStoreIndex.from_documents 建立索引，几行代码完成数据接入。
进行 RAG 问答
将索引转为查询引擎并调用 query，LlamaIndex 会自动检索相关片段送交 LLM 生成带上下文的回答。
进阶为智能体与工作流
引入 LlamaParse 处理复杂文档、用 Workflows 编排多步流程，或接入向量数据库把检索层生产化。
LLM 应用框架对比
和同类工具横向对比，帮你选对工具。
| 对比维度 | LlamaIndex | LangChain | Haystack |
|---|---|---|---|
| 核心侧重 | 数据 / RAG 接入 | 多工具编排 | 生产级 RAG 管线 |
| 数据连接器 | 150+（LlamaHub） | 丰富 | 有 |
| 索引抽象 | 向量 / 关键词 / 树 / 图谱 | 较少内置 | 管道化 |
| 复杂文档解析 | LlamaParse 强 | 需集成 | 需集成 |
| 适用场景 | 检索质量优先 | 通用编排 | 企业检索 |
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