LlamaIndex

LlamaIndexとは

LlamaIndexは、社内データとLLMをつなぐためのフレームワークです。特にRAG構築に重きを置いた設計で、PDF・Word・Notion・データベースなど多様なデータソースから文書を取り込み、インデックス化し、検索・質問応答できる状態にするまでを一貫して扱えます。

旧名 "GPT Index" からリブランディングされ、現在はRAG・エージェント両方に対応するフレームワークに成長しています。

主な機能

• データローダー: PDF・Word・Excel・Web・クラウドストレージなどからの取り込み
• インデックス構築: チャンク分割・埋め込み生成・ベクトルストア保存
• クエリエンジン: 質問に対する検索と回答生成
• エージェント連携: ツール呼び出しやマルチステップ処理も可能

士業の実務での活用イメージ

• 税理士: 過去の申告書・社内Q&Aを取り込み、社内特化の税務ナレッジRAGを構築
• 弁護士: 判例集・書面ひな型・意見書集を横断検索できるシステムを構築
• 社労士: 就業規則・行政通達を取り込み、顧問先向け回答の下書き支援
• 行政書士: 自治体ごとの要件資料を取り込み、申請種別ごとの要件引き当てに活用

「社内の資料をそのままLLMに渡せる状態にしたい」という入口の重い部分を、LlamaIndexは素直に解決してくれます。

LangChainとの違い

• LlamaIndex: RAG・データ接続に強み、導入の素直さが魅力
• LangChain: 広範なLLMアプリ全般に強み、エージェント・チェーン構築が柔軟

両者は対立するものではなく、併用されることも多いフレームワークです。

注意点

• 取り込む文書が多様だと、パース精度・チャンク設計の調整が必要です。
• 機密性の高い文書を扱う場合、埋め込みモデル・ベクトルDBの保管場所を事前に確認してください。