LlamaIndex – Das führende Datenframework für RAG und KI-Agenten | Quasa.io

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LlamaIndex ist ein Open-Source-Datenframework mit LlamaCloud: Dokumente für RAG und Agenten parsen, Daten daraus extrahieren, Dokumente klassifizieren, aufteilen und indexieren. Die Python/TS-Bibliothek ist kostenlos. Cloud wird über Credits abgerechnet. Offizielle Tarife: Free mit 10,000 Credits pro Monat; Starter für $50 mit 40,000; Pro für $500 mit 400,000 und Slack; Enterprise mit individuellen Konditionen. Credits kosten $1.25 pro 1,000. Fast parse kostet 1 Credit pro Seite; agentic plus kostet 45; manche Rechnungsvoreinstellungen kommen auf 90. Erneutes Parsen mit Cache kann kostenlos sein. LiteParse ist lokale OSS ohne Tokens. Es ist weder ChatGPT noch eine fertige Wissensdatenbank. Verbrauchen Sie Free mit Ihrer schlimmsten PDF. Kaufen Sie Starter, wenn 10K mitten in der Woche aufgebraucht sind. Pro, wenn Parallelverarbeitung und Support zählen.

𝐙𝗘𝗡𝗧𝗥𝗔𝗟𝗘 𝗦𝗧Ä𝗥𝗞𝗘𝗡
• Stark beim Parsen von Tabellen, Diagrammen und Handschrift
• OSS-Framework plus verwaltete Cloud
• Kalkulierbarer Credit-Verbrauch
• Extraktion anhand von Schemas, ohne Training
• LiteParse für die Arbeit in abgeschotteten Umgebungen  

𝗜𝗗𝗘𝗔𝗟 𝗙Ü𝗥
Teams, die Agenten mit PDFs füttern – im Finanzwesen, im Versicherungswesen und im operativen Geschäft – und bereits wissen, dass RAG nur so gut ist wie das Parsing.

𝗛𝗜𝗚𝗛𝗟𝗜𝗚𝗛𝗧𝗦
• Nach eigenen Angaben 1B+ Dokumente verarbeitet
• Auto-Modus zur Senkung der Kosten pro Seite
• Credit-Programm für Startups
• Hybrid / VPC bei Enterprise
• Webhooks und Caching  

𝗠Ö𝗚𝗟𝗜𝗖𝗛𝗘 𝗘𝗜𝗡𝗦𝗖𝗛𝗥Ä𝗡𝗞𝗨𝗡𝗚𝗘𝗡
• Seiten mit agentischer Verarbeitung werden teuer
• Free stoppt bei leerem Guthaben mit 402
• PAYG-Obergrenzen bei Starter/Pro
• Kein vollwertiger LLM-Host
• Die Qualität hängt weiterhin vom Scan ab  

𝗚𝗘𝗦𝗔𝗠𝗧𝗨𝗥𝗧𝗘𝗜𝗟
4.5/5 Sterne. Behalten Sie die Bibliothek. Zahlen Sie für Cloud nur bei Seiten, die Tesseract bloßstellen. Behalten Sie Credits wie GPU-Zeit im Blick. Verdienen Sie außerdem eine Belohnung von 1 QUA, indem Sie eine Bewertung auf Quasa.io abgeben!

𝗝𝗘𝗧𝗭𝗧 𝗟𝗢𝗦𝗟𝗘𝗚𝗘𝗡: https://quasa.io/projects/llamaindex