LlamaIndex 简化了私有数据与公共数据的整合，以便使用大型语言模型 (LLMs) 构建应用程序。它提供了数据摄取、索引和查询工具，是一个多才多艺的解决方案，满足生成式 AI 的需求。

如何使用私有数据来增强 LLM 训练所用的公共数据，这就是像 LlamaIndex 这样的解决方案发挥作用的地方，因为它们提供了一个编排框架，用于构建使用内置工具摄取和查询私有数据的 LLM 应用程序。

LlamaIndex 简化了构建 LLM 应用程序的过程。它提供的是增强私有数据的能力，使其能够被纳入 LLM 中进行知识生成和推理。

所有生成式 AI 功能的核心是数据。企业应用程序需要能够访问的不仅仅是 LLM 训练所用的公共数据，还需要整合来自所有内部和外部数据源的结构化、非结构化和半结构化数据，以构建应用程序。

LlamaIndex 通过从多个独特来源引入数据，将这些数据嵌入为向量，并将这些新向量化的数据存储在向量数据库中，从而提供数据整合，允许应用程序使用这些数据执行复杂操作，同时保持低延迟响应时间，如向量搜索。