LlamaIndex

§1 Principe (90 mots) LlamaIndex est un framework open source créé en 2023 par Jerry Liu, conçu pour servir de intermédiaire entre les grands modèles de langage et les sources de données structurées ou non structurées. Il résout un problème fondamental : les LLM, bien que puissants, n'ont accès qu'à leurs données d'entraînement. LlamaIndex permet d'enrichir leurs réponses avec des informations spécifiques à l'entreprise. Le framework propose une architecture modulaire où chaque composant peut être personnalisé selon les besoins. §2 Fonctionnement (140 mots) LlamaIndex structure le processus en trois étapes principales. D'abord l'ingestion : les données (PDF, Excel, bases SQL, sites web) sont chargées et segmentées en nœuds. Vient ensuite l'indexation : les données sont converties en vecteurs via des modèles d'embeddings comme OpenAI ou HuggingFace. Enfin la récupération : quand un utilisateur pose une question, le système recherche les chunks les plus pertinents dans l'index vectoriel, puis les transmet au LLM avec la question initiale pour générer une réponse contextualisée. LlamaIndex propose plusieurs types d'index (vecteur, arborescent, par liste) adaptés à différents cas d'usage. §3 Usage professionnel (95 mots) En France, les entreprises du secteur bancaire et de l'assurance adoptent LlamaIndex pour créer des assistants de veille réglementaire. Les éditeurs de logiciels l'utilisent pour développer des chatbots de support client capables de consulter la documentation produit. Les directions juridiques s'en servent pour interroger leurs corpus de jurisprudence. Les postes les plus demandés incluent ingénieur RAG,ML engineer et data engineer maîtrisant LlamaIndex, avec des rémunérations comprises entre 55 000 et 85 000 euros annuels. §4 Limites (72 mots) LlamaIndex présente des contraintes à considérer. La qualité des réponses dépend directement du nettoyage des données en entrée. La gestion desindex volumineux nécessite des ressources cloud significatives. Le framework reste technique et exige des compétences en Python avancées. Les mises à jour fréquentes de la bibliothèque peuvent casser la compatibilité des codes existants. Enfin, les entreprises doivent valider la conformité RGPD de leursimplémentations, notamment lors du stockage de vecteurs.