LlamaIndex：2025年にLLMアプリを構築するための実践的な概要

最近では、どの企業も大規模言語モデル（LLM）を使って何かすごいものを開発しようとしているようです。しかし、すぐに誰もが同じ壁にぶつかります。それは、これらの強力なモデルに、自社のビジネスに関する知識をどうやって与えるか、という問題です。独自の貴重な情報、顧客サポートのチケット、社内Wiki、製品仕様書など、そのすべてがLLMからは完全に見えません。

これこそ、データフレームワークが解決するために作られた問題です。データフレームワークは、LLMとプライベートデータの間を取り持つ仲介役を果たします。開発者が利用する最も人気のあるオープンソースツールの一つがLlamaIndexです。

このガイドでは、LlamaIndexとは何か、どのように機能するのか、そして人々がそれで何を構築しているのかについて、単刀直入に、ビジネスの視点から解説します。また、その限界についても率直に触れ、既製のAIプラットフォームが仕事をこなす上ではるかに速い方法である理由についても説明します。

LlamaIndexとは？

簡単に言えば、LlamaIndexは開発者がLLMを独自のプライベートデータに接続するためのツールを提供するオープンソースフレームワークです。その主な目的は、GPT-4のようなモデルに企業固有の情報を供給できるパイプラインを作成し、公開されているインターネットの情報だけでなく、自社の知識に基づいた回答を生成できるようにすることです。

次のように考えると分かりやすいでしょう。LLMを、公立図書館にあるすべての本を読破した優秀な新入社員だと想像してください。彼らは一般的なトピックについては膨大な知識を持っていますが、あなたの会社が財務報告書をどこに保管しているかや、社内ソフトウェアがどのように機能するかについては全く知りません。LlamaIndexは、開発者がその新入社員のための企業司書として機能するために使用するツールキットです。会社が所有するすべてのドキュメントを読み取り、カタログ化し、インデックスを作成します。

そのため、ユーザーが質問をすると、LLMは推測する必要がありません。開発者が構築した完璧に整理されたインデックスを参照し、必要な情報を正確に取り出すことができます。これにより、自社製品を隅々まで熟知したチャットボットや、実際に機能する社内検索ツールなどを構築できるのです。

LlamaIndexの仕組み：RAGパイプラインの解説

このすべてを可能にするプロセスは、検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）と呼ばれます。少し難しく聞こえるかもしれませんが、実際には、生データからLLMによるスマートで正確な回答に至るまでの、論理的な4つのステップに過ぎません。

順を追って見ていきましょう。

ステップ1：LlamaIndexでデータを取り込む

まず最初に、データを読み込む必要があります。LlamaIndexは、そのために「データコネクタ」（または「ローダー」）と呼ばれるものを使用します。これらは基本的に、PDF、データベース、Notionなど、情報が保管されているさまざまな場所から情報を引き出すために設計された小さなスクリプトです。LlamaHubと呼ばれる大規模なコミュニティライブラリがあり、何百もの異なるソースに対応する構築済みのコネクタを見つけることができます。

選択肢が多いのは素晴らしいことですが、最初の課題もここにあります。これらの接続をセットアップし、維持するためには、Pythonに精通した開発者が必要です。データソースがどれほど乱雑かによっては、このステップだけでもかなり時間のかかるエンジニアリングプロジェクトになり得ます。

ステップ2：LlamaIndexですべてをインデックス化して保存する

データを取り込んだら、それをそのままLLMに投げることはできません。適切に構造化する必要があります。これがプロセスの「インデックス作成」の部分です。

LlamaIndexは、ドキュメントをより小さな、一口サイズの「チャンク」に分割します。各チャンクは埋め込みモデルに通されます。これは、テキストを数値埋め込みに変換するという、少し専門的な言い方です。これらの数値は、テキストの実際の意味を捉えています。これらすべてのベクトルは、「ベクトルデータベース」と呼ばれる特殊なデータベースに保存されます。このデータベースは、キーワードだけでなく意味に基づいて検索できるように設計されています。

ステップ3：LlamaIndexがユーザーの質問を理解する方法

ここからが本番です。ユーザーが質問をすると、そのクエリもまったく同じプロセスを経ます。同じモデルを使用してベクトル埋め込みに変換されるのです。

次に、システムはベクトルデータベースにアクセスし、質問の埋め込みに最も類似した埋め込みを持つデータチャンクを探します。平たく言えば、元のドキュメントの中から、答えを含んでいる可能性が最も高い断片を見つけ出すのです。

これらの関連する情報のチャンクは、ユーザーの元の質問と一緒にLLMに送られます。これにより、モデルは企業のデータに実際に根ざした回答を作成するために必要なすべてのコンテキストを得ることができます。

LlamaIndexの主な機能と能力

その中核となるRAGパイプラインに加え、LlamaIndexはより複雑なアプリを構築しようとする開発者向けに、さらにいくつか高度なツールを提供しています。

この動画は、LlamaIndexエコシステムの概要と、それがLLMアプリケーションにデータを接続するためにどのように使用されるかについて、分かりやすく紹介しています。

LlamaIndexクエリエンジンとチャットボット

クエリエンジンは、検索と回答のプロセス全体を処理するコンポーネントです。それをさらに一歩進めたのが「チャットエンジン」で、より自然な対話のために作られています。チャットエンジンは会話の履歴を記憶できるため、ユーザーはボットが文脈を見失うことなく、追加の質問をすることができます。これにより、ロボットというよりは便利なアシスタントのように感じられるカスタムチャットボットを構築できます。

LlamaIndexデータエージェント

データエージェントは、物事が非常に面白くなり、そして非常に複雑になる部分です。エージェントを、複数ステップのタスクを処理できるLLM搭載の作業員と考えてください。高レベルの目標と一連の「ツール」（クエリエンジンやAPIなど）へのアクセスを与えると、エージェントは仕事を完了するために必要なステップを自ら考え出します。

例えば、「最新の販売レポートを見つけ、主要なポイントを要約し、営業チームへのメールを作成して」とエージェントに指示することができます。エージェントはまず一つのツールを使ってレポートを見つけ、次に別のツールで分析・要約し、三つ目のツールでメールを作成します。これは非常に強力なアイデアですが、これらのエージェントを信頼性の高いものにするには、システム設計に関する多くの専門知識を必要とする本格的なエンジニアリング作業が必要です。

LlamaIndexの一般的なユースケースと制約

LlamaIndexは開発者に強力なレゴブロックのセットを提供しますが、最終製品を設計し、構築するのは完全に開発者次第です。

LlamaIndexで何が作れるか？

• ドキュメントに対する質疑応答: これは最も一般的なユースケースです。従業員や顧客が通常の言葉で質問し、社内Wiki（Confluence、Google Docs）、技術マニュアル、または会社のレポートから回答を得られるようにします。

• カスタムチャットボット: ITや人事に関する質問を支援する社内ボットや、自社製品に精通した顧客向けボットを構築できます。

• 構造化データの抽出: LLMを使用して、メールやサポートチケットのような乱雑で非構造化のテキストを読み取り、名前、日付、注文番号などの重要な詳細を抽出し、分析のためにクリーンで構造化された形式で保存します。

LlamaIndexのビジネス上の制約は何か？

LlamaIndexは開発者にとって魅力的なツールですが、プロジェクト開始時には見過ごされがちな、非常に現実的なビジネス上の制約が伴います。

• 高度な技術スキルが要求される: はっきりさせておきましょう。LlamaIndexは開発者向けのフレームワークです。サポートチームが手軽に使い始められるツールではありません。これを使って何かを構築、ローンチ、維持するためには、Pythonエンジニアのチーム、理想的にはAIの経験を持つチームが必要です。

• 総コストは「無料」をはるかに超える: オープンソースのフレームワーク自体は無料ですが、それは氷山の一角に過ぎません。本当のコストは、それを構築する開発者の給与、サーバーやベクトルデータベースの月額費用、そしてバグ修正やアップデートに絶えず必要となるエンジニアリング時間です。

• すべてを自前で構築する必要がある: LlamaIndexはエンジンを提供しますが、車全体は自分で作る必要があります。つまり、ユーザーインターフェース、チーム用の管理パネル、レポート用ダッシュボード、そして何よりも重要なのは、ZendeskやSlackなど、すでに使用しているツールとの統合です。これらすべてのカスタム開発には数ヶ月かかる可能性があり、価値を実感するまでに長い時間待つことになります。

LlamaCloudの価格

LlamaIndexフレームワークの背後にある企業は、LlamaCloudという商用製品を提供しています。これは、特にドキュメントの解析、取り込み、インデックス作成といった骨の折れる作業の一部を代行するように設計されています。

しかし、LlamaCloudがしないことを理解することが重要です。最終的なアプリケーションを構築してくれるわけではありません。これはRAGパイプラインの最初の2つのステップを容易にするマネージドサービスです。クエリエンジン、エージェント、UI、そしてすべてのビジネスロジックの構築は、依然としてあなたのエンジニアリングチームの仕事です。価格はクレジットベースで、1,000クレジットが1ドルです。

プラン	無料	スターター	プロ	エンタープライズ
含まれるクレジット	1万	5万	50万	カスタム
従量課金クレジット	0	最大50万（$500）	最大500万（$5K）	カスタム
ユーザー数	1	5	10	無制限
データソース	0	50	100	無制限
サポート	ベーシック	ベーシック	ベーシック	専用

LlamaCloudを使っても、実際のワークフローやユーザーインターフェースの構築といった最も大変な作業は、依然としてあなたのチームの肩にかかっています。

LlamaIndexの代替案：マネージドAIプラットフォーム

LlamaIndexを使用するかどうかの選択は、古典的な「自社開発か購入か」という議論に行き着きます。もしあなたが豊富なエンジニアリング人材を抱えるテクノロジー企業で、完全にカスタムなAIアプリをゼロから構築したいのであれば、LlamaIndexは素晴らしい選択肢です。

しかし、もしあなたのビジネスが、今日にでも問題を解決するためにAIを利用したいだけならどうでしょうか？ほとんどのチームにとって、より良い代替案は、完全に管理されたエンドツーエンドのAIプラットフォームです。ここでeesel AIのようなツールが登場します。これは、データの取り込み、インデックス作成、RAGパイプラインといった複雑な部分をすべて裏側で処理し、数ヶ月ではなく数分で使い始められるソリューションを提供します。

機能	LlamaIndex（自社開発アプローチ）	eesel AI（マネージドプラットフォーム）
セットアップ時間	数週間から数ヶ月	数分で利用開始
必要なスキル	Python開発者、AI/MLエンジニア	非技術系ユーザー
統合	各接続にコーディングが必要	100以上のワンクリック統合（Zendesk、Slackなど）
ワークフロー	ゼロから構築する必要がある	完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジン
テスト	手動テスト、カスタムスクリプトが必要	過去のチケットに対する組み込みシミュレーション
メンテナンス	継続的なエンジニアリング作業	eesel AIが完全に管理・保守

managedプラットフォームであるeesel AIが本当に違う点は次のとおりです。

• 真にセルフサービス: Freshdeskなどのヘルプデスクを接続し、ナレッジソースを指定するだけで、営業担当者と話すことなく、機能するAIエージェントを導入できます。

• コードを書かずに完全に制御: シンプルで視覚的なインターフェースにより、AIがどのチケットを処理すべきかを正確に決定し、その性格を調整し、カスタムアクション（Shopifyからの注文詳細の検索など）を設定できます。開発者は必要ありません。

• 自信を持ってテストできる: AIが実際の顧客と話す前に、過去の何千ものサポートチケットでシミュレーションを実行できます。AIがどのように応答したかを正確に確認し、自動化率の確かな予測を得ることができます。何を期待できるかを正確に知った上で、本番導入できます。

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LlamaIndexは、カスタムLLMアプリケーションをゼロから構築するための時間、予算、および特定の専門知識を持つ開発チームにとって、優れた柔軟なフレームワークです。完全な制御が可能であり、それが必要な場合には最適です。

しかし、ほとんどのビジネスにとって、目標はAIフレームワークを構築することではなく、問題を解決し、今すぐに物事をより効率的にすることです。そのためには、マネージドプラットフォームがほとんどの場合、より実用的で費用対効果の高いルートです。

eesel AIを使えば、カスタムビルドのRAGシステムのすべてのパワーを、セルフサービスのツールの手軽さで手に入れることができます。ナレッジに接続し、すでに使用しているツールにプラグインし、安全に自動化するために必要なコントロールを提供します。

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