2025年に検討すべきLlamaIndexの代替品ベスト5

LlamaIndexはAI開発の世界では非常に有名で、それには正当な理由があります。これは、検索拡張生成（RAG）を用いたアプリを構築するための強力なデータフレームワークです。しかし、開発者フォーラムやコミュニティチャットで時間を過ごすうちに、あるパターンに気づきました。それは、LlamaIndexが必ずしもすべての仕事に適したツールではないということです。開発者たちは急な学習曲線に直面し、複雑さにもつれ、一部では

（フレームワークの肥大化）と呼ばれるものに対処しており、プロジェクトの出荷が本当に頭の痛い問題になっています。

だからこそ、私は2025年に向けて最高のLlamaIndex代替製品を徹底的に調査することにしました。これは単なる開発ツールのリストではありません。コードにどっぷり浸かるのが好きな人のための強力なフレームワークも含まれていますが、まったく異なるビジネス優先のアプローチも検討しました。カスタマーサポートの自動化のように、6か月にわたるエンジニアリングプロジェクトなしで実際の結果を出す必要があるチームにとっては、はるかに迅速な方法があります。

LlamaIndexとは？

代替製品に飛び込む前に、LlamaIndexが実際に何であるかについて簡単に認識を合わせましょう。核心的に言えば、LlamaIndex（以前はGPT Indexと呼ばれていました）は、大規模言語モデル（LLM）を独自のプライベートデータに接続するために構築されたデータフレームワークです。

あなたのRAGシステムの配管だと考えてください。PDF、API、データベースなどのさまざまな場所からデータを引き出し、LLMが理解できるように細かく分割し、質問に答えるための適切な情報を見つけ出すのに役立ちます。これは、高度にカスタム化されたアプリケーションを構築し、データパイプライン全体を最初から最後まで完全に制御したいAIエンジニアの間で人気があります。

なぜLlamaIndexの代替製品を探すのか？

LlamaIndexはゼロから構築するのに最適ですが、それが最大の問題でもあります。それは、あなたが配管工になりたいという前提で構築されています。しかし、もしあなたがただ蛇口をひねって水を出したいだけならどうでしょうか？別のツールを探しているかもしれない理由はいくつかあります。

• 単なる検索機能以上のものが必要。 プロジェクトによっては、複数のツールを使用し、意思決定を行い、さまざまなAPIと対話できる複雑なAIエージェントが必要です。LlamaIndexはRAGに非常に焦点を当てていますが、他のフレームワークはより汎用的なAIタスク向けに設計されています。

• 主な目標はエンタープライズサーチ。 内部ドキュメント用の堅牢で正確な検索エンジンを構築したいだけなら、その仕事に特化して最適化されたツールの方が良いかもしれません。

• フレームワークのオーバーヘッドにうんざりしている。 正直なところ、フレームワークが邪魔になることがあります。余分なレイヤーがすべてデバッグを面倒にし、より多くの制御と何が起こっているかを明確に把握するために、ライブラリと直接作業することを好むかもしれません。

• 研究プロジェクトを始めるのではなく、ビジネス上の問題を解決する必要がある。 これが大きなポイントです。本番環境に対応したAIエージェントの構築には、数か月にわたる開発、テスト、調整が必要です。もしあなたの目標が今四半期にサポートチケットを削減することや、チームの効率を上げることなら、すぐに使えるものが必要です。

最高のLlamaIndex代替製品を選ぶための私たちの基準

このリストが実際に役立つものであることを確認するために、私は単に機能リストを見ただけではありません。現実世界で重要な、いくつかの重要な点で各代替製品を評価しました。

• コアフォーカスとユースケース： このツールは本当は何のためのものか？万能型か、それとも専門家か？

• 使いやすさと価値実現までの時間： ゼロから実際に役立つアプリケーションを稼働させるまでにどれくらいの時間がかかるか？数分、数週間、それとも数か月？

• カスタマイズ性とスケーラビリティ： どれくらい調整できるか、そして実際の生産環境のプレッシャーに耐えられるか？

• コミュニティとサポート： どれくらいの人が使っているか？行き詰まったときに助けを見つけやすいか？

LlamaIndex代替製品の比較表

私たちのトップピックがどのように比較されるかを一目でわかるようにまとめました。

機能	eesel AI	LangChain	Haystack	DSPy	カスタムスタック
理想的なユーザー	サポート＆ITチーム	AI/MLエンジニア	NLP/検索エンジニア	AI研究者＆開発者	エキスパート開発者
コアフォーカス	AIサポートの自動化	汎用LLMオーケストレーション	エンタープライズサーチ＆RAG	プログラムによる最適化	最大限の制御
価値実現までの時間	数分	数週間～数か月	数週間～数か月	数週間	数か月
必要な専門知識	ローコード/ノーコード	高（Python）	高（Python）	非常に高い（Python）	エキスパートレベル
価格モデル	定額SaaS	オープンソース	オープンソース/エンタープライズ	オープンソース	コンポーネントごとの支払い

2025年向けのトップ5 LlamaIndex代替製品

ここにあるすべてのツールにはそれぞれの役割がありますが、「最高」のツールは本当にあなたが何をしようとしているかによります。自問自答してみると良いでしょう：新しいフレームワークを構築しようとしていますか、それとも新しい機能を構築しようとしていますか？その質問があなたを正しい方向へ導いてくれるでしょう。

1. eesel AI

部品の箱を渡す代わりに、eesel AIは完成品を提供します。これは開発者向けのフレームワークではありません。RAGを使用して、特定の価値の高いビジネス上の問題、つまり顧客および従業員サポートの自動化を解決するプラットフォームです。最終的な目標が、チケットを解決したり、Slackで質問に答えたり、ウェブサイトのチャットボットを動かしたりできるAIエージェントである場合、これが最も直接的な道です。

選んだ理由： 長いエンジニアリングの苦労をスキップして、まっすぐゴールに到達できます。RAGパイプラインを構築する必要はありません。ヘルプセンター、過去のZendeskチケット、Confluenceドキュメントなどのナレッジソースとヘルプデスクを接続するだけで、すぐに使えるAIエージェントが誕生します。成功をコードの行数ではなくビジネスの結果で測るチームに最適です。

リードジェネレーションエージェントが複数のビジネスアプリケーションに接続してナレッジベースを構築する様子を示すeesel AIプラットフォームのスクリーンショット。

長所：

• 数か月ではなく数分で稼働開始： セットアップは実際にセルフサービスです。ワンクリックでアプリを接続し、5分以内に動作するAIボットを手にすることができます。最初にセールスデモを受ける必要はありません。

• 強力なシミュレーション： AIが顧客と話す前に、過去の何千ものチケットでテストできます。これにより、AIがどのように機能するかが正確にわかり、自信を持って展開できます。

• 非技術者ユーザーでも完全に制御可能： ビジュアルワークフロービルダーを使用すると、AIがどのチケットを処理すべきか、その性格はどうあるべきか、問題のルーティングや注文状況を確認するためのAPI呼び出しなど、どのようなアクションを実行できるかを決定できます。

eesel AIのシミュレーションダッシュボードは、過去のチケット履歴に基づいてAIがどのように動作するかを示し、展開前の自信を提供します。

短所：

• サポートと社内ナレッジのユースケースに特化して構築されているため、考えられるあらゆるAIアプリケーションを構築するために使用することはできません。

• 自分でホストできるオープンソースライブラリではなく、マネージドSaaSプラットフォームです。

価格：

eesel AIにはシンプルで定額のプランがあり、解決ごとの課金はないため、忙しい月の後に驚くような請求書が来ることはありません。

• チームプラン： 月額$299（年間契約で月額$239）、最大1,000回のAIインタラクション。

• ビジネスプラン： 月額$799（年間契約で月額$639）、最大3,000回のAIインタラクションに加え、過去のチケットでのトレーニングやAIアクションなどの機能。

• カスタムプラン： 無制限のインタラクションと追加機能を備えたエンタープライズ向けのニーズに対応。

2. LangChain

LangChainは、おそらくLlamaIndexの最もよく知られた代替製品です。これは、RAGだけでなく、あらゆる種類のLLM搭載アプリを構築するための巨大で柔軟なフレームワークです。「チェーン」や「エージェント」といったアイデアを普及させ、LLMを他のツール、API、データソースと組み合わせた複雑なワークフローを作成することを可能にしました。

選んだ理由： スイスアーミーナイフを必要とする開発者にとって、LangChainはまさにそれです。膨大な統合エコシステムとモジュール式の設計により、さまざまなコンポーネントを組み合わせてほとんど何でも構築できます。Webを閲覧し、コードを実行し、CRMと対話できるカスタムエージェントが必要な場合、LangChainはそのためのブロックを提供します。

長所：

• ほぼすべてのLLM、ベクトルストア、APIに対応する膨大な統合ライブラリ。

• 非常に大規模で活発なコミュニティがあり、必要なときにはオンラインでたくさんのチュートリアルやヘルプを見つけることができます。

• モジュール式の設計により、高度にカスタマイズされた複雑なアプリケーションロジックを構築できます。

短所：

• その柔軟性には欠点もあります。すぐに複雑になりがちです。フレームワークの概念は混乱を招きやすく、学習曲線が急で、デバッグが本当に難しくなります。

• ライブラリの動きが速く、頻繁な更新で既存の機能が壊れることがあり、本番環境のアプリにとっては大きなリスクとなります。

価格：

コアとなるLangChainフレームワークはオープンソースで無料です。また、モニタリングとデバッグのためのLangSmithという有料プラットフォームも提供しています。

• デベロッパープラン： 1ユーザーまで無料で、月間最大5,000トレースまで。

• プラスプラン： ユーザーあたり月額$39から、最大10人のチーム向けで、より多くのトレースとコラボレーションツールが含まれます。

• エンタープライズプラン： 高度なセキュリティ、サポート、デプロイメントのニーズに対応するカスタム価格。

3. Haystack

deepsetによって開発されたHaystackは、強力なセマンティック検索と質問応答システムの構築に特化したオープンソースのフレームワークです。LlamaIndexやLangChainでも検索アプリを構築できますが、Haystackはそれに特化しており、パイプラインの各部分について深いカスタマイズが可能です。

選んだ理由： Haystackは、本番環境に対応したスケーラブルな検索エンジンを構築することを主な目標とするチームにとって、優れたLlamaIndexの代替製品です。エンタープライズ用途向けに設計されており、回答の検索、ランキング、生成を非常に細かく制御できるため、巨大なドキュメントコレクションから良い結果を得るために非常に重要です。

長所：

• 速度とスケールに高度に最適化されており、大企業のユースケースに適しています。

• ハイブリッド検索（キーワード検索とベクトル検索の組み合わせ）のような高度な検索手法をサポートし、より関連性の高い結果を得ることができます。

• 検索システムを評価するための組み込みツールが付属しており、長期的に品質を維持するために必要です。

短所：

• LangChainが得意とするような、汎用的なエージェントのようなタスク向けにはあまり構築されていません。

• 特に最新のNLPパイプラインに慣れていない場合、セットアップはかなり複雑になる可能性があります。

価格：

Haystackはオープンソースです。その背後にある企業deepsetは、deepset Studioという商用製品とエンタープライズプランを提供しています。

• Studio（無料）： アプリをプロトタイピングする個人向け。1ユーザーと100パイプライン時間を含みます。

• エンタープライズ（カスタム）： 本番アプリケーションを構築するチーム向け。無制限のユーザーと専用サポート付き。価格については問い合わせが必要です。

4. DSPy

DSPyはまったく異なる種類のツールです。これはスタンフォード大学の研究者によるフレームワークで、LLMを使った構築方法を根本的に考え直したものです。手作業でプロンプトを延々と調整する代わりに、DSPyではパイプラインをプログラムとして定義できます。そして、その「オプティマイザ」がプロンプト（さらにはモデルの重み）を自動的に微調整し、特定のタスクで最高のパフォーマンスを引き出します。

選んだ理由： DSPyは、プロンプトエンジニアリングの当てずっぽうに疲れた開発者のためのものです。LLMを使った構築に、より体系的でコンピュータサイエンス的なアプローチをもたらします。プログラムのロジックをプロンプトから分離することで、アプリケーションをより安定させ、管理しやすくします。

長所：

• 「プロンプトエンジニアリング」から「プログラミング」へとゲームを変え、より信頼性の高い構築方法を提供します。

• 人間が考えるよりも優れたプロンプトを自動的に見つけ出すことができ、より高い精度につながります。

• アプリケーションのロジックを使用している特定のLLMから分離するため、後でモデルを切り替えるのが容易になります。

短所：

• 比較的新しく学術的なため、コミュニティや学習リソースはLangChainやHaystackよりも小規模です。

• これをうまく使うにはAI/MLの概念をしっかり理解している必要があり、初心者向けではありません。

価格：

DSPyは研究プロジェクトであり、完全にオープンソースで無料です。

5. カスタムスタック

時には、最高のフレームワークはフレームワークを使わないことです。多くの経験豊富な開発者は、LlamaIndexやLangChainのようなツールの抽象化が邪魔になると感じています。その代わりとなるのが、プロセスの各ステップに最適なスタンドアロンのライブラリを使用して独自のスタックを構築することです。これは通常、埋め込みを作成するための"sentence-transformers"のようなライブラリを使用し、Pinecone、ChromaDB、Qdrantのようなベクトルデータベースに直接接続することを意味します。

選んだ理由： これは、魔法のような要素を一切排除し、完全な制御を求める専門家のための道です。各部分がどのように機能するかを完全に明確に把握でき、フレームワークの肥大化なしに、特定のニーズに合わせてそれぞれを最適化できます。

長所：

• 余分なレイヤーがないため、システムが実際に何をしているのかをデバッグし、理解するのが容易です。

• 各ジョブに最適なツール（例：最高の埋め込みモデル、最速のベクトルデータベース）を絶対的に選択できます。

• システムはスリムで、絶対に必要なコードしか含まれていません。

短所：

• このアプローチは、構築、そしてさらに重要なことに、維持するために最も多くのエンジニアリング時間と専門知識を必要とします。

• コンポーネント間の連携、エラー処理、パフォーマンス監視、そしてシステムがダウンしないようにすることなど、すべて自分で責任を負うことになります。

価格：

ここでのコストは、選択するものに完全に依存します。ライブラリは多くの場合無料でオープンソースですが、ホスティングやマネージドサービスには料金がかかります。たとえば、人気のベクトルデータベースであるPineconeには無料のスタータープランがありますが、本番利用には課金され、スタンダードプランでは最低月額50ドルかかります。

このビデオは、さまざまなエージェント型AIフレームワークの役立つ比較を提供し、現在のLlamaIndex代替製品の状況をよりよく理解するのに役立ちます。

あなたに合ったLlamaIndex代替製品の選び方

少し圧倒されてしまいましたか？分解して考えてみましょう。次の3つの質問を自問してみてください。

• これを構築するのは誰ですか？ Pythonを使いこなすAIエンジニアなら、LangChainやHaystackのようなフレームワークがあなたの遊び場です。しかし、今すぐ機能するソリューションを必要とするサポートマネージャーやプロダクトオーナーなら、eesel AIのようなプラットフォームがあなたのために作られています。コーディングを学ぶことなく、あなたの手にコントロールを与えます。

• あなたの主な目標は何ですか？ 高度にカスタマイズされた、何でもできるAIエージェントを構築しようとしていますか？LangChainを選びましょう。最高級のエンタープライズ検索エンジンですか？Haystackが最善の策です。KPIを改善し、顧客を満足させる自動サポートシステムですか？それこそがeesel AIの目的です。

• あなたのタイムラインと予算は？ 開発者フレームワークは強力ですが、その力には時間とエンジニアの給与という高い代償が伴います。今四半期に結果を示す必要がある場合、初日から価値を提供するプラットフォームの方が、はるかに速く安全な道です。

LlamaIndex代替製品：フレームワークの構築から結果の提供へ

LlamaIndex、LangChain、Haystackのような開発者フレームワークは、カスタムAIアプリをゼロから構築するための素晴らしいツールですが、それらはあくまで構築のためのツールです。ビジネスに実際に役立つものになるまでには、多くの時間、深い専門知識、そして継続的なメンテナンスが要求されます。

ほとんどのチームにとって、目標はRAGパイプラインを構築することではなく、問題を解決することです。もしあなたの問題が反復的なサポートチケットの処理、新しいエージェントの迅速な育成、または従業員への即時回答の提供であるなら、専用のプラットフォームがほとんどの場合、より賢明な選択です。アイデアからインパクトまでを数か月ではなく数分で実現できます。

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