# LlamaIndex

Excelシート対応RAGは、LlamaIndexとIBMのDocling技術を組み合わせたAIプロジェクトで、Excelシート上での検索式質問応答（RAG）を実現します。Excelだけでなく、PPTやその他の複雑な文書にも拡張可能です。効率的な情報検索と処理能力を提供することで、データ分析と文書管理の効率を大幅に向上させます。

voice-chat-pdfは、LlamaIndexプロジェクトをベースにNext.jsで構築されたサンプルです。シンプルなRAGシステムを通じて、ユーザーは音声でPDFドキュメントと対話できます。このプロジェクトはOpenAI APIキーを必要とし、音声対話のためにプロジェクト内でドキュメントの埋め込みベクトルを生成します。高度な機械学習技術を適用することで、ドキュメントとの対話の効率性と利便性を向上させる方法を示しています。

LazyLLMは、人工知能アプリケーション構築プロセスを簡素化することに特化した開発ツールです。低コードソリューションを提供することで、大規模言語モデルの知識がなくても、複数のエージェントを含むAIアプリケーションを簡単に構築できます。LazyLLMは、ワンクリックで全てのモジュールをデプロイし、クロスプラットフォーム互換性、自動グリッドサーチによるパラメータ最適化、そして効率的なモデル微調整をサポートすることで、アプリケーションの効果を向上させます。

create-llamaは、LlamaIndexを使い始めるための最も簡単な方法です！シンプルで使いやすいコマンドラインツールで、お客様のご要望に合わせて完全なアプリケーションを生成します。必要なのはお客様のデータだけ！まずは`npx create-llama`を実行してください。アプリケーションは、生成したいアプリケーションの種類に関する一連の質問を提示します。OpenAI APIキーをご提供いただき、いくつかの決定事項を選択していただく必要があります。生成されたアプリケーションにはデータフォルダがあり、任意の数のファイルを入れることができます。アプリケーションはビルド時に自動的にそれらのファイルをインデックス作成し、その後、それらと迅速にチャットできます。様々なフロントエンドとバックエンドのオプションを選択できます。アプリケーションが起動して稼働したら、お客様の好みに合わせてカスタマイズできます！