llamaindex

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 |

Cadre de données pour créer des applications LLM avec RAG. Spécialisé dans l'ingestion de documents (plus de 300 connecteurs), l'indexation et les requêtes. Comprend des index vectoriels, des moteurs de requête, des agents et une prise en charge multimodale. À utiliser pour les questions et réponses sur les documents, les chatbots, la récupération de connaissances ou la création de pipelines RAG. Idéal pour les applications LLM centrées sur les données. Source : orchestra-research/ai-research-skills.

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