LlamaIndex – Het toonaangevende dataframework voor RAG en AI-agents | Quasa.io

#Quasa #QUA #LlamaIndex

LlamaIndex is een opensource-dataframework met daarnaast LlamaCloud: documenten parsen, gegevens extraheren, classificeren, opsplitsen en indexeren voor RAG en agents. De Python/TS-bibliotheek is gratis. Cloud werkt met credits. Officiële abonnementen: Free met 10,000 credits per maand; Starter voor $50 met 40,000; Pro voor $500 met 400,000 en Slack; Enterprise op maat. Credits kosten $1.25 per 1,000. Fast parse kost 1 credit per pagina; agentic plus kost 45; sommige voorinstellingen voor facturen lopen op tot 90. Opnieuw parsen met gegevens uit de cache kan gratis zijn. LiteParse is lokale OSS zonder tokens. Het is geen ChatGPT en geen kant-en-klare kennisbank. Verbruik je Free-credits aan je lastigste PDF. Neem Starter wanneer je 10K halverwege de week op is. Neem Pro wanneer gelijktijdige verwerking en ondersteuning belangrijk zijn.

𝗕𝗘𝗟𝗔𝗡𝗚𝗥𝗜𝗝𝗞𝗦𝗧𝗘 𝗦𝗧𝗘𝗥𝗞𝗘 𝗣𝗨𝗡𝗧𝗘𝗡
• Sterk in het parsen van tabellen, grafieken en handschrift
• OSS-framework met beheerde cloud
• Voorspelbaar creditverbruik
• Gegevensextractie met schema’s, zonder training
• LiteParse voor werk in volledig geïsoleerde omgevingen  

𝗜𝗗𝗘𝗔𝗔𝗟 𝗩𝗢𝗢𝗥
Teams die agents volstoppen met PDF’s — in financiën, verzekeringen en operationele afdelingen — en al weten dat RAG maar zo goed is als de parsing.

𝗛𝗢𝗢𝗚𝗧𝗘𝗣𝗨𝗡𝗧𝗘𝗡
• Naar eigen zeggen 1B+ documenten verwerkt
• Auto-modus om de kosten per pagina te verlagen
• Creditprogramma voor startups
• Hybride / VPC bij Enterprise
• Webhooks en caching  

𝗠𝗢𝗚𝗘𝗟𝗜𝗝𝗞𝗘 𝗔𝗔𝗡𝗗𝗔𝗖𝗛𝗧𝗦𝗣𝗨𝗡𝗧𝗘𝗡
• Agentische verwerking van pagina’s wordt duur
• Free stopt met 402 wanneer de credits op zijn
• PAYG-limieten bij Starter/Pro
• Geen volwaardige LLM-host
• De kwaliteit blijft afhankelijk van de scan  

𝗘𝗜𝗡𝗗𝗢𝗢𝗥𝗗𝗘𝗘𝗟
4.5/5 sterren. Behoud de bibliotheek. Betaal alleen voor Cloud voor pagina’s waarmee Tesseract geen raad weet. Houd credits net zo goed in de gaten als GPU-tijd. Verdien ook een beloning van 1 QUA door een beoordeling op Quasa.io te schrijven!

𝗔𝗔𝗡 𝗗𝗘 𝗦𝗟𝗔𝗚: https://quasa.io/projects/llamaindex