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Introduction à LlamaIndex

Bienvenue dans ce module, où vous apprendrez à créer des agents alimentés par des LLMs en utilisant la toolkit LlamaIndex.

LlamaIndex est une toolkit complète pour créer des agents alimentés par des LLMs sur vos données en utilisant des indexes et des workflows. Pour ce cours, nous nous concentrerons sur trois parties principales qui aident à construire des agents dans LlamaIndex : les Components, les Agents et Tools et les Workflows.

Examinons ces parties clés de LlamaIndex et comment elles aident avec les agents :

- Les Components : Ce sont les blocs de construction de base que vous utilisez dans LlamaIndex. Ceux-ci incluent des éléments comme les prompts, les modèles et les bases de données. Les components aident souvent à connecter LlamaIndex avec d’autres outils et bibliothèques.
- Les Tools : Les tools sont des components qui fournissent des capacités spécifiques comme la recherche, le calcul ou l’accès à des services externes. Ce sont les blocs de construction qui permettent aux agents d’effectuer des tâches.
- Les Agents : Les agents sont des components autonomes qui peuvent utiliser des tools et prendre des décisions. Ils coordonnent l’utilisation des tools pour accomplir des objectifs complexes.
- Les Workflows : Ce sont des processus étape par étape qui traitent la logique ensemble. Les workflows ou agentic workflows sont un moyen de structurer le comportement agentique sans l’utilisation explicite d’agents.

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Qu’est-ce qui rend LlamaIndex spécial ?

Bien que LlamaIndex fasse certaines choses similaires à d’autres frameworks comme smolagents, il présente quelques avantages clés :

- Système de Workflow clair : Les workflows aident à décomposer comment les agents doivent prendre des décisions étape par étape en utilisant une syntaxe événementielle et async-first. Cela vous aide à composer et organiser clairement votre logique.
- Parsing avancé de documents avec LlamaParse : LlamaParse a été créé spécifiquement pour LlamaIndex, donc l’intégration est transparente, bien que ce soit une fonctionnalité payante.
- Nombreux Components prêts à l’emploi : LlamaIndex existe depuis un certain temps, donc il fonctionne avec beaucoup d’autres frameworks. Cela signifie qu’il dispose de nombreux components testés et fiables, comme des LLMs, des retrievers, des indexes, et plus encore.
- LlamaHub : est un registre de centaines de ces components, agents et tools que vous pouvez utiliser dans LlamaIndex.

Tous ces concepts sont nécessaires dans différents scénarios pour créer des agents utiles. Dans les sections suivantes, nous examinerons chacun de ces concepts en détail. Après avoir maîtrisé les concepts, nous utiliserons nos apprentissages pour créer des cas d’usage appliqués avec Alfred l’agent !

Mettre la main sur LlamaIndex est excitant, n’est-ce pas ? Alors, qu’attendons-nous ? Commençons par trouver et installer les intégrations dont nous avons besoin en utilisant LlamaHub ! 🚀

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