LlamaIndex – RAGとAIエージェントのための主要データフレームワーク | Quasa.io

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LlamaIndexは、オープンソースのデータフレームワークにLlamaCloudを組み合わせたものです。RAGやエージェント向けに、ドキュメントの解析、抽出、分類、分割、インデックス作成を行います。Python/TSライブラリは無料です。Cloudはクレジット制です。公式プラン：Freeは月10,000クレジット、Starterは$50で40,000クレジット、Proは$500で400,000クレジットとSlackサポート、Enterpriseは個別見積もりです。クレジットの料金は1,000あたり$1.25です。Fast parseは1ページあたり1クレジット、agentic plusは45クレジットで、一部の請求書用プリセットでは90クレジットに達します。キャッシュを利用した再解析は無料になる場合があります。LiteParseはローカルで動作するOSSで、トークンを使いません。ChatGPTでも、完成済みのナレッジベースでもありません。最も扱いにくいPDFでFreeを使い切ってみましょう。週の途中で10Kを使い切るようになったらStarterを購入しましょう。同時実行数とサポートが重要になったらProです。

主な強み
• 表、グラフ、手書き文字の解析に強い
• OSSフレームワークとマネージドクラウドの組み合わせ
• クレジット消費量を予測できる料金体系
• 学習不要で、スキーマに基づいて抽出
• 外部ネットワークから隔離された環境での作業に使えるLiteParse  

こんなチームに最適
金融、保険、業務運用など、PDFをエージェントに取り込んでいて、RAGの品質は解析の品質次第だとすでに理解しているチーム。

注目ポイント
• 1B+件のドキュメントを処理したと公表
• ページあたりのコストを削減するAutoモード
• スタートアップ向けクレジットプログラム
• Enterpriseではハイブリッド / VPCに対応
• Webhookとキャッシュ  

検討すべき点
• エージェントによるページ処理は高額になりやすい
• Freeはクレジットがなくなると402で停止
• Starter/ProにはPAYGの上限がある
• LLMのホスティング機能を全面的に提供するものではない
• 品質は依然としてスキャンの状態に左右される  

総合評価
星4.5/5。ライブラリは使い続けましょう。Cloudに料金を払うのは、Tesseractが苦戦するページだけにしましょう。GPU時間と同じように、クレジットの消費にも目を配りましょう。Quasa.ioでもレビューして、1 QUAの報酬を獲得しましょう！

始めるには： https://quasa.io/projects/llamaindex