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 |

RAG を使用して LLM アプリケーションを構築するためのデータ フレームワーク。ドキュメントの取り込み (300 以上のコネクタ)、インデックス作成、クエリを専門としています。ベクトル インデックス、クエリ エンジン、エージェント、およびマルチモーダル サポートを備えています。ドキュメント Q&A、チャットボット、ナレッジ検索、または RAG パイプラインの構築に使用します。データ中心の LLM アプリケーションに最適です。 ソース: orchestra-research/ai-research-skills。

ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill llamaindex インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります

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