LlamaIndex

LlamaIndex（旧称GPT Index）とは、LLM（大規模言語モデル）を外部データと効率的に接続するためのPythonデータフレームワークです。RAG（検索拡張生成）パイプラインの構築に特化した設計で、データ取り込み・インデックス作成・クエリエンジン・エージェントまでをカバーします。LangChainと並ぶLLMアプリ開発の主要ライブラリとして、特にデータ中心のユースケースで高い採用率を誇ります。

コアアーキテクチャとして、(1)Data Connectors（Llamahub）：PDF・Web・Notion・Slack・Confluence・Salesforce・データベース等100種以上のデータソースからデータを取り込むコネクタライブラリ。llamahub.aiで管理・公開、(2)Document Stores / Index Stores：取り込んだドキュメントをチャンク分割・エンベディング化してベクターDB・グラフDB・SQLに格納するインデックス管理、(3)Query Engine：インデックスに対する様々なクエリ戦略（ベクター検索・キーワード検索・ハイブリッド検索・グラフトラバーサル）を統一インターフェースで提供、(4)Response Synthesizer：検索結果をLLMに渡して最終回答を生成するコンポーネント。TreeSummarize・Refine・CompactAndRefine等の合成戦略を選択可能、(5)Agents：クエリエンジンやツールをエージェントのアクションとして登録し、マルチステップの情報収集・回答生成を実現があります。

高度な機能として、(1)サブクエリエンジン：複雑な質問を複数のサブクエリに分解して並行実行し結果を統合、(2)ルーターとセレクター：複数インデックスから最適なものを自動選択、(3)StructuredOutputParser：LLM出力をPydanticモデルに自動パース、(4)フラッシュカード等の評価ツール：RAGパイプラインの精度を自動評価するRagas統合があります。

LangChainとの使い分けとして、LlamaIndexはデータ接続・インデックス管理・RAG構築に特化しており、LangChainはより広いLLMアプリケーション全般（チェーン・エージェント・プロンプト管理等）をカバーします。両者は相互運用でき、LangChainのChain内でLlamaIndexのインデックスをツールとして利用することも可能です。