LlamaIndex: RAG और AI एजेंटों के लिए प्रमुख डेटा फ्रेमवर्क | Quasa.io

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LlamaIndex एक ओपन-सोर्स डेटा फ्रेमवर्क प्लस LlamaCloud है: RAG और एजेंटों के लिए दस्तावेज़ों को पार्स, एक्सट्रैक्ट, classify, split और इंडेक्स करें। Python/TS लाइब्रेरी निःशुल्क है। क्लाउड क्रेडिट पर आधारित है। आधिकारिक योजनाएं: फ्री (Free) प्रति माह 10,000 क्रेडिट; Starter $50 में 40,000 के साथ; Pro $500 में 400,000 और Slack के साथ; Enterprise कस्टम। क्रेडिट की कीमत प्रति 1,000 पर $1.25 है। फास्ट पार्स 1 क्रेडिट प्रति पृष्ठ है; एजेंटिक प्लस 45 है; कुछ इनवॉइस प्रीसेट 90 तक पहुंचते हैं। कैश्ड री-पार्स निःशुल्क हो सकते हैं। LiteParse बिना टोकन वाला स्थानीय OSS है। यह ChatGPT नहीं है और एक तैयार ज्ञान आधार नहीं है। अपने सबसे खराब PDF पर Free खर्च करें। जब बीच सप्ताह में 10K समाप्त हो जाएं तो Starter खरीदें। जब समवर्तीता और समर्थन मायने रखते हैं तो Pro खरीदें।

𝐂𝗢𝗥𝗘 𝗦𝗧𝗥𝗘𝗡𝗚𝗧𝗛𝗦
• मजबूत टेबल, चार्ट, हस्तलेखन पार्स
• OSS फ्रेमवर्क प्लस प्रबंधित क्लाउड
• क्रेडिट गणित जिसे आप पूर्वानुमानित कर सकते हैं
• बिना प्रशिक्षण के स्कीमा के साथ एक्सट्रैक्ट करें
• एयर-गैप कार्य के लिए LiteParse  

𝗜𝗗𝗘𝗔𝗟 𝗙𝗢𝗥
एजेंटों में PDF भरने वाली टीमें—वित्त, बीमा, संचालन—जो पहले से जानती हैं कि RAG केवल पार्स जितना ही अच्छा होता है।

𝗛𝗜𝗚𝗛𝗟𝗜𝗚𝗛𝗧𝗦
• 1B+ दस्तावेज़ संसाधित होने का दावा
• पृष्ठ लागत में कटौती के लिए ऑटो मोड
• स्टार्टअप क्रेडिट कार्यक्रम
• Enterprise पर हाइब्रिड / VPC
• वेबहुक और कैशिंग  

𝗣𝗢𝗧𝗘𝗡𝗧𝗜𝗔𝗟 𝗖𝗢𝗡𝗦𝗜𝗗𝗘𝗥𝗔𝗧𝗜𝗢𝗡𝗦
• एजेंटिक पृष्ठ महंगे हो जाते हैं
• खाली होने पर Free 402 पर रुक जाता है
• Starter/Pro पर PAYG कैप
• पूर्ण LLM होस्ट नहीं
• गुणवत्ता अभी भी स्कैन पर निर्भर करती है  

𝗢𝗩𝗘𝗥𝗔𝗟𝗟 𝗩𝗘𝗥𝗗𝗜𝗖𝗧
4.5/5 स्टार। लाइब्रेरी रखें। Tesseract को शर्मिंदा करने वाले पृष्ठों के लिए ही Cloud का भुगतान करें। GPU समय की तरह क्रेडिट देखें। Quasa.io पर समीक्षा करके 1 QUA पुरस्कार भी अर्जित करें!

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