LlamaIndex : Le premier framework de données pour le RAG et les agents IA | Quasa.io

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LlamaIndex est un framework de données open source associé à LlamaCloud : analysez, extrayez, classez, découpez et indexez des documents pour le RAG et les agents. La bibliothèque Python/TS est gratuite. Le cloud fonctionne par crédits. Tarifs officiels : Free 10 000 crédits par mois ; Starter 50 $ pour 40 000 ; Pro 500 $ pour 400 000 avec Slack ; Enterprise sur mesure. Les crédits coûtent 1,25 $ par 1 000. L'analyse rapide (fast parse) coûte 1 crédit par page ; agentic plus en coûte 45 ; certains préréglages de factures atteignent 90. Les ré-analyses en cache peuvent être gratuites. LiteParse est une solution OSS locale sans jeton. Ce n'est ni ChatGPT ni une base de connaissances figée. Utilisez le plan Free sur votre pire PDF. Achetez Starter lorsque les 10 000 crédits s'épuisent en milieu de semaine. Optez pour Pro lorsque la concurrence et le support comptent.

𝐂𝗢𝗥𝗘 𝗦𝗧𝗥𝗘𝗡𝗚𝗧𝗛𝗦
• Analyse performante des tableaux, graphiques et manuscrits
• Framework OSS et cloud managé
• Calcul de crédits prévisible
• Extraction avec schémas, sans entraînement
• LiteParse pour les environnements isolés (air-gapped)  

𝗜𝗗𝗘𝗔𝗟 𝗙𝗢𝗥
Les équipes qui intègrent des PDF dans des agents (finance, assurance, opérations) et qui savent déjà que le RAG n'est aussi bon que son analyse.

𝗛𝗜𝗚𝗛𝗟𝗜𝗚𝗛𝗧𝗦
• Plus d'1 milliard de documents traités (revendiqué)
• Mode automatique pour réduire le coût par page
• Programme de crédits pour startups
• Offre hybride / VPC sur Enterprise
• Webhooks et mise en cache  

𝗣𝗢𝗧𝗘𝗡𝗧𝗜𝗔𝗟 𝗖𝗢𝗡𝗦𝗜𝗗𝗘𝗥𝗔𝗧𝗜𝗢𝗡𝗦
• Les pages en mode agent coûtent cher
• Le plan Free s'arrête à l'erreur 402 une fois épuisé
• Plafonds PAYG sur Starter/Pro
• Ne constitue pas un hébergement LLM complet
• La qualité dépend toujours du scan initial  

𝗢𝗩𝗘𝗥𝗔𝗟𝗟 𝗩𝗘𝗥𝗗𝗜𝗖𝗧
4.5/5 étoiles. Conservez la bibliothèque. Ne payez Cloud que pour les pages qui mettent Tesseract mal à l'aise. Surveillez vos crédits comme du temps de calcul GPU. Gagnez également 1 QUA en laissant un avis sur Quasa.io !

𝗚𝗘𝗧 𝗦𝗧𝗔𝗥𝗧𝗘𝗗: https://quasa.io/projects/llamaindex