LlamaIndex: Uma visão prática para construir aplicativos LLM em 2025

Parece que, hoje em dia, todas as empresas estão a tentar criar algo inovador com Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). Mas, muito rapidamente, todas se deparam com o mesmo obstáculo: como é que se faz com que estes modelos poderosos saibam alguma coisa sobre o seu negócio? Toda a sua informação única e valiosa, os pedidos de suporte ao cliente, os wikis internos, as especificações de produtos, são completamente invisíveis para eles.

Este é exatamente o problema que as frameworks de dados foram criadas para resolver. Elas atuam como intermediárias entre um LLM e os seus dados privados. Uma das ferramentas de código aberto mais populares a que os programadores recorrem é o LlamaIndex.

Neste guia, vamos dar-lhe uma visão direta e focada no negócio sobre o que é o LlamaIndex, como funciona e o que as pessoas estão a criar com ele. Também vamos ser realistas sobre as suas limitações e discutir por que motivo uma plataforma de IA pronta a usar pode ser uma forma muito mais rápida de realizar o trabalho.

O que é o LlamaIndex?

Simplificando, o LlamaIndex é uma framework de código aberto que dá aos programadores as ferramentas para ligar LLMs aos seus próprios dados privados. O seu principal objetivo é criar um pipeline que possa alimentar a informação específica da sua empresa a um modelo como o GPT-4, para que este possa dar respostas com base no que você sabe, e não apenas no que está na internet pública.

Eis uma boa forma de pensar sobre o assunto: imagine que um LLM é um novo funcionário brilhante que leu todos os livros da biblioteca pública. Ele sabe imenso sobre tópicos gerais, mas não faz a mínima ideia de onde a sua empresa guarda os relatórios financeiros ou como funciona o seu software interno. O LlamaIndex é o conjunto de ferramentas que um programador usa para atuar como um bibliotecário corporativo para esse novo funcionário. Ele lê, cataloga e indexa cada documento que a sua empresa possui.

Assim, quando um utilizador faz uma pergunta, o LLM não precisa de adivinhar. Pode consultar o índice perfeitamente organizado que o seu programador criou e extrair a informação exata de que precisa. É assim que pode criar coisas como um chatbot que conhece o seu produto de dentro para fora, ou uma ferramenta de pesquisa interna que realmente funciona.

Como o LlamaIndex funciona: o pipeline RAG explicado

O processo que torna tudo isto possível chama-se Geração Aumentada por Recuperação, ou RAG. Parece um pouco intimidante, mas na verdade é apenas um percurso lógico de quatro passos, desde os seus dados brutos até uma resposta inteligente e precisa de um LLM.

Vamos analisá-lo.

Passo 1: Inserir os seus dados com o LlamaIndex

Primeiro que tudo, tem de carregar os seus dados. O LlamaIndex usa o que chama de "conectores de dados" (ou "loaders") para fazer isso. Estes são basicamente pequenos scripts concebidos para extrair informação de todos os diferentes locais onde a guarda, sejam PDFs, bases de dados, Notion, entre outros. Existe uma grande biblioteca comunitária chamada LlamaHub onde pode encontrar conectores pré-construídos para centenas de fontes diferentes.

Embora ter opções seja ótimo, é também aqui que surge o primeiro desafio. Precisa de um programador que esteja à vontade com Python para configurar e manter estas ligações. Dependendo de quão desorganizadas são as suas fontes de dados, este passo por si só pode transformar-se num projeto de engenharia bastante demorado.

Passo 2: Indexar e armazenar tudo com o LlamaIndex

Depois de os dados estarem carregados, não os pode simplesmente atirar ao LLM. Precisam de ser estruturados corretamente. Esta é a parte de "indexação" do processo.

O LlamaIndex divide os seus documentos em "pedaços" mais pequenos e fáceis de digerir. Cada pedaço é depois passado por um modelo de embedding, que é uma forma sofisticada de dizer que converte o texto numa sequência de números (um "embedding vetorial"). Estes números capturam o significado real do texto. Todos estes vetores são armazenados num tipo especial de base de dados chamada "base de dados vetorial", que é concebida para ser pesquisada com base no significado, e não apenas em palavras-chave.

Passo 3: Como o LlamaIndex compreende a pergunta do utilizador

Agora chegamos à parte boa. Quando um utilizador faz uma pergunta, a sua consulta passa exatamente pelo mesmo processo. É convertida num embedding vetorial usando o mesmo modelo.

O sistema dirige-se então rapidamente à base de dados vetorial e procura os pedaços de dados com embeddings mais semelhantes ao embedding da pergunta. Em bom português, encontra os excertos dos seus documentos originais que têm maior probabilidade de conter a resposta.

Estes pedaços de informação relevantes são então agrupados e enviados para o LLM juntamente com a pergunta original do utilizador. Isto dá ao modelo todo o contexto de que necessita para elaborar uma resposta que seja efetivamente baseada nos dados da sua empresa.

Principais funcionalidades e capacidades do LlamaIndex

Além desse pipeline RAG principal, o LlamaIndex oferece algumas ferramentas mais avançadas para programadores que procuram construir aplicações mais complexas.

Este vídeo oferece uma introdução útil ao ecossistema LlamaIndex e como é usado para ligar dados a aplicações LLM.

Motores de consulta e chatbots do LlamaIndex

Os motores de consulta (query engines) são os componentes que tratam de todo o processo de recuperação e resposta. Um passo acima disso estão os "motores de chat", que são construídos para conversas mais naturais e interativas. Eles conseguem lembrar-se do histórico da conversa, para que o utilizador possa fazer perguntas de seguimento sem que o bot perca o fio à meada. É assim que se constrói um chatbot personalizado que parece menos um robô e mais um assistente útil.

Agentes de dados do LlamaIndex

Os agentes de dados são onde as coisas se tornam realmente interessantes e realmente complicadas. Pense num agente como um trabalhador alimentado por LLM que pode lidar com tarefas de vários passos. Pode dar-lhe um objetivo de alto nível e acesso a um conjunto de "ferramentas" (como um motor de consulta ou uma API), e ele descobrirá os passos necessários para realizar o trabalho.

Por exemplo, poderia dizer a um agente: "Encontra o nosso último relatório de vendas, resume os pontos principais e redige um e-mail para a equipa de vendas." O agente usaria primeiro uma ferramenta para encontrar o relatório, uma segunda para o analisar e resumir, e uma terceira para compor o e-mail. É uma ideia incrivelmente poderosa, mas tornar estes agentes fiáveis é um grande desafio de engenharia que exige muita experiência em design de sistemas.

Casos de uso comuns e limitações do LlamaIndex

O LlamaIndex dá aos seus programadores uma caixa de LEGOs poderosa, mas cabe-lhes inteiramente a eles desenhar e construir o produto final.

O que pode construir com o LlamaIndex?

• Respostas a perguntas sobre os seus documentos: Este é o caso de uso mais comum. Permita que funcionários ou clientes façam perguntas normais e obtenham respostas dos seus wikis internos (Confluence, Google Docs), manuais técnicos ou relatórios da empresa.

• Chatbots personalizados: Pode construir bots internos para ajudar com questões de TI ou RH, ou bots virados para o cliente que são verdadeiros especialistas nos seus produtos.

• Extração de dados estruturados: Use um LLM para ler textos desestruturados e confusos como e-mails ou pedidos de suporte e extrair detalhes importantes, como nomes, datas ou números de encomenda, e guardá-los num formato limpo e estruturado para análise.

Quais são as limitações de negócio do LlamaIndex?

Embora o LlamaIndex seja uma ferramenta entusiasmante para programadores, vem com algumas limitações de negócio muito reais que são fáceis de ignorar no início.

• Exige competências técnicas sérias: Sejamos claros, o LlamaIndex é uma framework para programadores. Não é uma ferramenta que a sua equipa de suporte possa simplesmente pegar e começar a usar. Precisa de uma equipa de engenheiros Python, idealmente com alguma experiência em IA, para construir, lançar e manter qualquer coisa que crie com ele.

• O custo total é muito mais do que "gratuito": A framework de código aberto não custa nada, mas isso é apenas a ponta do icebergue. Os custos reais são os salários dos programadores que a constroem, as faturas mensais de servidores e bases de dados vetoriais, e o tempo constante de engenharia necessário para correções de bugs e atualizações.

• Tem de construir tudo à volta dele: O LlamaIndex fornece o motor, mas você tem de construir o carro inteiro. Isso significa criar a interface de utilizador, um painel de administração para a sua equipa, dashboards de relatórios e, crucialmente, integrá-lo com as ferramentas que já usa, como o Zendesk ou o Slack. Todo esse desenvolvimento personalizado pode levar meses, o que significa que estará à espera muito tempo para ver algum valor.

Preços do LlamaCloud

A empresa por trás da framework LlamaIndex oferece um produto comercial chamado LlamaCloud. Foi concebido para lhe retirar parte do trabalho pesado, especificamente as partes de análise, ingestão e indexação de documentos.

Mas é importante entender o que o LlamaCloud não faz. Ele não constrói a aplicação final para si. É um serviço gerido que facilita os dois primeiros passos do pipeline RAG. A sua equipa de engenharia ainda tem de construir os motores de consulta, agentes, UI e toda a lógica de negócio. O seu preço é baseado em créditos, com 1.000 créditos a custar 1 $.

Plano	Gratuito	Iniciante	Profissional	Empresarial
Créditos incluídos	10K	50K	500K	Personalizado
Créditos pré-pagos	0	até 500K (500 $)	até 5.000K (5 mil $)	Personalizado
Utilizadores	1	5	10	Ilimitado
Fontes de Dados	0	50	100	Ilimitado
Suporte	Básico	Básico	Básico	Dedicado

Mesmo com o LlamaCloud, o trabalho mais pesado, como construir os fluxos de trabalho reais e a interface de utilizador, ainda fica a cargo da sua equipa.

A alternativa ao LlamaIndex: uma plataforma de IA gerida

A escolha de usar o LlamaIndex resume-se realmente ao clássico debate "construir vs. comprar". Se for uma empresa de tecnologia com um vasto leque de talentos de engenharia e quiser construir uma aplicação de IA completamente personalizada do zero, o LlamaIndex é uma opção fantástica.

Mas e se for uma empresa que apenas quer usar a IA para resolver um problema, tipo, hoje? Para a maioria das equipas, a melhor alternativa é uma plataforma de IA totalmente gerida e completa. É aqui que uma ferramenta como a eesel AI entra em cena. Ela trata de todas as coisas complicadas nos bastidores - ingestão de dados, indexação, pipelines RAG - e oferece uma solução que pode começar a usar em minutos, não em meses.

Característica	LlamaIndex (Abordagem DIY)	eesel AI (Plataforma Gerida)
Tempo de Configuração	Semanas a meses	Ativo em minutos
Competências Necessárias	Programadores Python, engenheiros de IA/ML	Utilizadores não técnicos
Integrações	Requer programação para cada ligação	Mais de 100 integrações com um clique (Zendesk, Slack, etc.)
Fluxos de Trabalho	Têm de ser construídos do zero	Motor de fluxo de trabalho totalmente personalizável
Testes	Testes manuais, scripts personalizados necessários	Simulação integrada sobre pedidos de suporte históricos
Manutenção	Esforço contínuo de engenharia	Totalmente gerido e mantido pela eesel AI

Eis o que realmente distingue uma plataforma gerida como a eesel AI:

• É verdadeiramente self-service: Pode inscrever-se, ligar o seu helpdesk como o Freshdesk, apontá-lo para as suas fontes de conhecimento e ter um agente de IA a funcionar sem nunca falar com um vendedor.

• Obtém controlo total sem escrever código: Uma interface simples e visual permite-lhe decidir exatamente quais os pedidos de suporte que a IA deve tratar, ajustar a sua personalidade e configurar ações personalizadas (como procurar detalhes de encomendas no Shopify). Não são necessários programadores.

• Pode testá-la com confiança: Antes de a sua IA falar com um cliente real, pode executar uma simulação em milhares dos seus pedidos de suporte anteriores. Verá exatamente como teria respondido e obterá uma previsão sólida da sua taxa de automação. Pode lançá-la sabendo exatamente o que esperar.

Comece hoje com uma solução de IA desenvolvida para um fim específico

O LlamaIndex é uma framework excelente e flexível para equipas de desenvolvimento que têm o tempo, o orçamento e a experiência específica para construir aplicações LLM personalizadas do zero. Dá-lhe controlo total, o que é ótimo se precisar disso.

No entanto, para a maioria das empresas, o objetivo não é construir uma framework de IA; é resolver problemas e tornar as coisas mais eficientes agora mesmo. Para isso, uma plataforma gerida é quase sempre o caminho mais prático e económico.

Com a eesel AI, obtém todo o poder de um sistema RAG construído à medida com a facilidade de uma ferramenta self-service. Liga-se ao seu conhecimento, integra-se com as ferramentas que já usa e dá-lhe os controlos de que precisa para automatizar com segurança.

Em vez de passar os próximos meses a construir a infraestrutura, poderia estar a automatizar pedidos de suporte esta tarde. Inicie o seu teste gratuito ou agende uma demonstração para ver como pode funcionar para a sua equipa.