LlamaIndex

公式・公的資料で確認

30秒で分かる答え

LlamaIndexは、文書やデータベースなどの外部データをLLMアプリケーションへ取り込み、検索・取得・生成やエージェントの処理に利用するためのフレームワークです。LLMそのものや単なる検索エンジンではありません。

外部データをLLMアプリやRAG、エージェントにつなぐためのフレームワーク

外部データをLLMアプリやRAG、エージェントにつなぐためのフレームワーク

LlamaIndexは、文書、API、データベースなどの外部データを大規模言語モデルのアプリケーションにつなぐためのフレームワークです。公式ドキュメントでは、DocumentとNodeのようなデータ構造、データの読み込みとインデックス化、検索、RAG、エージェントやワークフローなどの概念を扱っています。RAGでは、利用者の質問に対して関連するデータを検索し、そのコンテキストと質問をLLMへ渡して回答を生成します。LlamaIndexはデータを読み込むコネクタ、インデックス、検索や評価の部品を組み合わせるための基盤であり、言語モデルやベクトルデータベースそのものではありません。検索結果の品質は、文書の分割、メタデータ、埋め込みモデル、検索方式、再ランキング、権限フィルタ、プロンプトに左右されます。導入時には、元データの更新、アクセス制御、引用元の保持、インデックスの再構築、個人情報の扱い、生成結果の評価を確認します。RAGを組み込めば必ず正しい答えになるわけではなく、検索できなかった情報や誤ったコンテキストが回答へ影響する可能性があります。読み方は日本語では「ラマインデックス」と表記するのが一般的です。

公式・公的資料で確認

2026/8/22

調査した根拠と項目別の確認履歴をもとに掲載しています。

• LlamaIndex Documentation