AI TOOL DATABASE v2
LlamaIndex
LLMへ企業データを接続し、RAGやAgentを構築するためのデータ・オーケストレーション基盤。
選定サマリー
30秒で向き不向きを確認
AI位置づけ
AIネイティブ（AIそのものが中核のサービス）
向いている
RAGをコードで細かく制御したい開発者
向いていない
ノーコードだけでRAGを作りたい人
料金
OSS + LlamaCloud usage-based / Enterprise（2026-08確認）
最大の強み
RAG/Data接続に特化した豊富な抽象化
注意点
選択肢が多く初学者には複雑
THINKLAB判定
RAGの『データをどう読ませ、どう検索するか』を本格的に作るなら第一候補群。単純なチャットなら過剰だが、企業データが複雑になるほど価値が増す。
概要
LlamaIndexは文書、データベース、SaaSなどのデータをLLMへ接続し、検索・RAG・Agentアプリを構築するためのフレームワークです。
オープンソースSDKに加え、Document parsingやmanaged indexing等を提供するLlamaCloudも展開しています。
主な機能
Data Connectors
多様なデータソースを取り込む。
Index / Retrieval
RAG向け検索構成を柔軟に設計。
Agents
データとToolを使うAgentを構築。
LlamaParse
複雑な文書をLLM利用向けに解析。
LlamaCloud
データ処理・Index運用をクラウドで提供。
AI機能の詳細・制約はページ下部の「詳細情報」にまとめています
活用例
個人・一般
社内RAG
文書・DBを横断して質問できるAIを構築。
Document AI
PDF等を解析して抽出・検索処理へつなぐ。
Data Agent
複数データソースを検索するAgentを構築。
業務・組織
Enterprise knowledge
社内データをLLMアプリへ安全に接続する基盤を作る。
料金
OSS SDKは無料。
LlamaCloudは利用量ベースのクラウドサービスとEnterprise契約を提供し、最新単価は公式Pricingで確認してください。
無料枠あり
Open Source
Free
SDKを自社環境で利用。
LlamaCloud
usage-based
Parsing・Index等のmanaged機能。
Enterprise
Contact Sales
組織向け大規模利用。
公式 Pricing ページを開く料金確認：2026年8月25日
強み・弱み
強み
- RAG/Data接続に特化した豊富な抽象化
- OSSエコシステムが大きい
- LlamaCloudでmanaged運用も選べる
弱み
- 選択肢が多く初学者には複雑
- 高品質RAGには評価・検索設計が必要
比較・競合
迷うときの比較軸
- Data connectors
- Retrieval設計
- Document parsing
- Agent
- Cloud運用
- 開発者体験
LlamaIndex vs LangChain
LangChainはLLMアプリ全般のオーケストレーションが広く、LlamaIndexはデータ接続・RAGへの重点が強い。
LlamaIndex vs Haystack
HaystackもRAG pipelineに強く、Python設計思想やクラウド機能で比較したい。
THINKLABの結論
選定サマリーの判定を、選び方として整理したものです。
選ぶべき場合
複数の社内データや複雑文書を使ったRAG/Agentをコードで構築したいとき。
別製品を選ぶべき場合
単純なFAQをノーコードで作るだけの場合。
確信度: high
詳細情報
導入判断の本線から外した補足です。必要な項目だけ開いてください。
AI機能の詳細
RAG framework
データを取り込み、Index/Retrieverを通じて関連情報をLLMへ渡します。
制約
Chunking・embedding・retrieval設計で品質が変わります。
Agents
データ検索や外部ToolをAgentから呼び出します。
制約
Tool権限と実行評価が必要です。
向き不向き（一覧）
こんな人におすすめ
- RAGをコードで細かく制御したい開発者
- 複雑な文書・データ接続を扱う企業
おすすめしないケース
- ノーコードだけでRAGを作りたい人
プラットフォーム / API
対応プラットフォーム
- API
- CLI
API
あり
セキュリティ / データの扱い
RAGでは原文データ、embedding、LLM送信先の3層でデータ境界を確認します。
取扱い: Cloud利用時はLlamaIndexのSecurity/Privacyを確認してください。
学習・送信: 接続するLLM・embedding provider側のデータ条件も確認が必要です。
情報源 / 最終確認日
情報確認：2026年8月25日