LlamaIndex 作为一个重要工具，使用户能够构建结构化数据索引，使用多个 LLM 进行多样化的应用，并使用自然语言改进数据查询。

它以其数据连接器（data connectors）和构建索引（index-building）的能力脱颖而出，通过直接从原生来源摄取数据，促进了高效的数据检索，并提高了 LLM 使用数据的质量和性能。

LlamaIndex 是一个创新工具，旨在通过无缝连接业务数据与这些模型的强大计算能力，增强大语言模型（LLM）的能力。它拥有一组功能，可以简化数据任务并放大 LLM 在各种应用中的性能，包括：

数据连接器（Data Connectors）数据连接器简化了将数据从各种来源集成到数据仓库（data repository）的过程，绕过了手动和容易出错的提取、转换和加载（ETL）过程。这些连接器支持直接从原生格式和来源摄取数据，消除了耗时的数据转换需求。使用数据连接器的优势包括自动提高数据质量、通过加密提高数据安全性、通过缓存提高数据性能，以及减少数据集成解决方案的维护。

引擎（Engines）LlamaIndex 引擎是连接 LLM 和数据源的动力，确保了对现实世界信息的直接访问。引擎配备了智能搜索系统，可以理解自然语言查询，允许与数据的顺畅交互。它们不仅能够组织数据以便快速访问，还能通过添加补充信息和帮助选择特定任务的 LLM，增强 LLM 驱动应用的功能。

数据代理（Data Agents）数据代理是 LlamaIndex 中的智能、LLM 驱动组件，通过处理各种数据结构和与外部服务 API 交互，轻松地执行数据管理。这些代理超越了静态查询引擎，通过动态摄取和修改数据，适应不断变化的数据环境。构建数据代理涉及定义决策循环，并建立工具抽象，以便在不同工具之间实现统一的交互界面。LlamaIndex 支持 OpenAI 功能代理以及 ReAct 代理，它们都利用 LLM 的力量与工具抽象相结合，为数据工作流中的自动化和智能提供了新的水平。

应用集成（Application Integrations）LlamaIndex 的真正实力通过其与其他工具和服务的广泛集成得以展现，允许创建功能强大、多功能的 LLM 驱动应用。与向量存储如 Pinecone 和 Milvus 的集成促进了高效的文档搜索和检索。LlamaIndex 还可以与跟踪工具（如 Graphsignal）合并，以了解 LLM 驱动应用的运行情况，并与应用框架（如 Langchain 和 Streamlit）集成，以便更容易地构建和部署。集成扩展到数据加载器、代理工具和可观测性工具，从而增强了数据代理的能力，并提供了各种结构化输出格式，以促进应用结果的消耗。