llamaindex
✓Datenframework zum Erstellen von LLM-Anwendungen mit RAG. Spezialisiert auf Dokumentenaufnahme (über 300 Konnektoren), Indizierung und Abfrage. Bietet Vektorindizes, Abfrage-Engines, Agenten und multimodale Unterstützung. Verwendung für Fragen und Antworten zu Dokumenten, Chatbots, Wissensabruf oder den Aufbau von RAG-Pipelines. Am besten für datenzentrierte LLM-Anwendungen geeignet.
Installation
SKILL.md
| Index 100 docs | 10-30s | One-time, can persist | | Query (vector) | 0.5-2s | Retrieval + LLM | | Streaming query | 0.5s first token | Better UX | | Agent with tools | 3-8s | Multiple tool calls |
| Best for | RAG, document Q&A | Agents, general LLM apps | | Data connectors | 300+ (LlamaHub) | 100+ | | RAG focus | Core feature | One of many | | Learning curve | Easier for RAG | Steeper | | Customization | High | Very high | | Documentation | Excellent | Good |
Datenframework zum Erstellen von LLM-Anwendungen mit RAG. Spezialisiert auf Dokumentenaufnahme (über 300 Konnektoren), Indizierung und Abfrage. Bietet Vektorindizes, Abfrage-Engines, Agenten und multimodale Unterstützung. Verwendung für Fragen und Antworten zu Dokumenten, Chatbots, Wissensabruf oder den Aufbau von RAG-Pipelines. Am besten für datenzentrierte LLM-Anwendungen geeignet. Quelle: ovachiever/droid-tings.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill llamaindex- Quelle
- ovachiever/droid-tings
- Kategorie
- {}Datenanalyse
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist llamaindex?
Datenframework zum Erstellen von LLM-Anwendungen mit RAG. Spezialisiert auf Dokumentenaufnahme (über 300 Konnektoren), Indizierung und Abfrage. Bietet Vektorindizes, Abfrage-Engines, Agenten und multimodale Unterstützung. Verwendung für Fragen und Antworten zu Dokumenten, Chatbots, Wissensabruf oder den Aufbau von RAG-Pipelines. Am besten für datenzentrierte LLM-Anwendungen geeignet. Quelle: ovachiever/droid-tings.
Wie installiere ich llamaindex?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill llamaindex Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/ovachiever/droid-tings
Details
- Kategorie
- {}Datenanalyse
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01