LlamaIndex : créer son RAG en quelques lignes de code

La construction d'un système RAG (Retrieval Augmented Generation) peut rapidement devenir un projet complexe : gérer l'ingestion de documents, leur découpage en chunks, la création d'embeddings, le stockage vectoriel, puis orchestrer la récupération et la génération... Chaque étape nécessite des choix techniques et du code d'intégration. Pour les équipes qui souhaitent se concentrer sur la valeur métier plutôt que sur la plomberie technique, LlamaIndex offre une alternative séduisante.

LlamaIndex est un framework Python open source spécialisé dans la création de systèmes RAG et d'applications basées sur les LLM. Sa promesse : permettre de construire un pipeline RAG fonctionnel en quelques lignes de code, tout en offrant la flexibilité nécessaire pour les cas d'usage avancés. Là où d'autres frameworks adoptent une approche généraliste, LlamaIndex a fait le choix de l'excellence sur un périmètre précis : connecter vos données à des modèles de langage.

Dans cet article, nous allons explorer ce qu'est LlamaIndex, comprendre son architecture et ses composants clés, découvrir ce qui le distingue de LangChain, et voir concrètement comment construire un RAG opérationnel en quelques minutes.

LlamaIndex : un framework pensé pour le RAG

LlamaIndex est né d'un constat simple : les LLM sont puissants mais limités par leur connaissance figée au moment de leur entraînement. Pour les rendre utiles sur des données propriétaires — documentation interne, bases de connaissances, corpus métier — il faut les augmenter avec un système de récupération. C'est précisément ce que LlamaIndex facilite.

Le framework s'articule autour de cinq étapes fondamentales qui correspondent au cycle de vie d'un système RAG :

• Loading : ingestion des données depuis diverses sources (fichiers, bases de données, APIs)
• Indexing : structuration des données pour une recherche efficace (chunking, embeddings, stockage)
• Storing : persistance des index pour éviter de recalculer à chaque utilisation
• Querying : récupération des informations pertinentes et génération de réponses
• Evaluation : mesure de la qualité du système pour l'améliorer itérativement

Cette organisation reflète la philosophie de LlamaIndex : fournir des abstractions de haut niveau pour chaque étape tout en permettant de descendre dans les détails quand nécessaire. Un développeur peut construire un RAG fonctionnel sans comprendre les subtilités du chunking, puis affiner progressivement chaque composant à mesure que ses besoins se précisent.

La force de LlamaIndex réside dans ses connecteurs de données qui couvrent un spectre impressionnant de sources : fichiers locaux (PDF, Word, HTML, Markdown), bases de données (PostgreSQL, MongoDB), services cloud (Google Drive, Notion, Slack), et même des APIs web. Cette richesse permet d'intégrer rapidement des données existantes sans développement spécifique.

Construire un RAG en quelques lignes

La promesse de simplicité de LlamaIndex se vérifie dans la pratique. Voici comment créer un système RAG fonctionnel à partir d'un dossier de documents :

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

# Charger les documents depuis un dossier
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()

# Créer l'index (chunking + embeddings + stockage automatiques)
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# Interroger le système
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("Quelle est la politique de remboursement ?")

print(response)

En cinq lignes de code, vous disposez d'un RAG opérationnel. LlamaIndex gère automatiquement le découpage des documents en chunks, la génération des embeddings via l'API OpenAI (par défaut), le stockage en mémoire, la recherche sémantique et la génération de réponse. Cette concision n'est pas qu'un argument marketing : elle permet de prototyper rapidement et de valider une approche avant d'investir dans l'optimisation.

Pour des besoins plus spécifiques, chaque composant peut être configuré individuellement :

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter

# Configuration globale
Settings.llm = OpenAI(model="gpt-4o", temperature=0.1)
Settings.embed_model = OpenAIEmbedding(model="text-embedding-3-small")

# Chunking personnalisé
node_parser = SentenceSplitter(chunk_size=512, chunk_overlap=50)

# Construction de l'index avec paramètres personnalisés
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()
nodes = node_parser.get_nodes_from_documents(documents)
index = VectorStoreIndex(nodes)

# Query engine avec paramètres de récupération
query_engine = index.as_query_engine(
    similarity_top_k=5,
    response_mode="compact"
)

Cette flexibilité progressive — simple par défaut, configurable à souhait — caractérise l'expérience développeur avec LlamaIndex. Vous pouvez également intégrer des modèles locaux via Ollama pour un RAG entièrement privé, ou connecter des bases vectorielles comme Pinecone, Weaviate ou Qdrant pour la production.

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LlamaIndex vs LangChain : quelles différences ?

La comparaison avec LangChain est inévitable car les deux frameworks adressent des problématiques similaires. Comprendre leurs différences permet de choisir l'outil le plus adapté à chaque projet.

LangChain adopte une approche généraliste : c'est une boîte à outils complète pour construire des applications LLM de toute nature. Son abstraction centrale, la "chain", permet de composer des séquences d'opérations arbitraires. Cette flexibilité a un coût : la courbe d'apprentissage est plus raide, et construire un RAG nécessite d'assembler manuellement plusieurs composants.

LlamaIndex est spécialisé dans la connexion de données aux LLM. Son abstraction centrale, l'index, est optimisée pour ce cas d'usage précis. Cette spécialisation se traduit par une expérience plus fluide pour les projets RAG : moins de code boilerplate, des défauts sensés, et une documentation focalisée.

En pratique, les deux frameworks ne sont pas mutuellement exclusifs. De nombreux projets utilisent LlamaIndex pour la partie indexation et récupération, puis LangChain pour l'orchestration de workflows plus complexes. LlamaIndex propose d'ailleurs des intégrations natives avec LangChain pour faciliter cette complémentarité.

Le choix dépend de votre cas d'usage :

• Projet centré sur le RAG avec des besoins d'indexation complexes → LlamaIndex
• Application LLM diverse avec agents, chaînes de prompts, intégrations multiples → LangChain
• Prototype rapide pour valider une approche RAG → LlamaIndex (moins de friction initiale)

Fonctionnalités avancées et cas d'usage

Au-delà du RAG basique, LlamaIndex propose des fonctionnalités qui répondent aux défis des déploiements en production.

Recherche hybride et multi-index

Pour améliorer la qualité de récupération, LlamaIndex supporte nativement la recherche hybride combinant recherche sémantique et lexicale. L'intégration du Reciprocal Rank Fusion permet de fusionner les résultats de plusieurs systèmes pour une pertinence accrue :

from llama_index.core.retrievers import QueryFusionRetriever

retriever = QueryFusionRetriever(
    [vector_retriever, bm25_retriever],
    similarity_top_k=5,
    num_queries=4,  # Génère des variations de la requête
    mode="reciprocal_rerank"
)

Agents et outils

LlamaIndex permet de construire des agents capables d'utiliser des outils, notamment des query engines sur différents index. Un agent peut ainsi interroger plusieurs bases de connaissances et synthétiser les résultats :

from llama_index.core.agent import ReActAgent
from llama_index.core.tools import QueryEngineTool

# Créer des outils à partir de différents index
tool_docs = QueryEngineTool.from_defaults(
    query_engine=docs_query_engine,
    description="Recherche dans la documentation technique"
)
tool_faq = QueryEngineTool.from_defaults(
    query_engine=faq_query_engine,
    description="Recherche dans la FAQ"
)

# Agent qui choisit le bon outil selon la question
agent = ReActAgent.from_tools([tool_docs, tool_faq], verbose=True)
response = agent.chat("Comment configurer l'authentification SSO ?")

Évaluation intégrée

LlamaIndex s'intègre avec des outils d'évaluation comme RAGAS pour mesurer la qualité du système. Le module d'évaluation intégré permet également de calculer des métriques de fidélité et de pertinence directement dans le pipeline.

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Conclusion

LlamaIndex s'est imposé comme une référence pour la construction de systèmes RAG. Sa philosophie — rendre simple ce qui est commun, rendre possible ce qui est complexe — se traduit par une expérience développeur remarquablement fluide. En quelques lignes de code, vous disposez d'un pipeline fonctionnel ; avec quelques ajustements, vous atteignez un niveau de sophistication adapté à la production.

Pour les équipes qui débutent avec le RAG, LlamaIndex offre un chemin d'apprentissage progressif : commencez avec les défauts sensés du framework, puis personnalisez chaque composant à mesure que vous comprenez les enjeux. Cette approche réduit considérablement le temps entre l'idée et le premier prototype fonctionnel.

La richesse des connecteurs de données constitue un avantage différenciant majeur. Que vos données résident dans des PDF, une base Notion, un bucket S3 ou une API propriétaire, LlamaIndex propose probablement déjà un connecteur adapté. Cette couverture permet de se concentrer sur la logique métier plutôt que sur l'ingénierie d'intégration.

Face à LangChain, LlamaIndex n'est pas un concurrent mais un complément spécialisé. Les projets centrés sur l'indexation et la récupération de données bénéficieront de son approche focalisée, tandis que les applications nécessitant des workflows complexes pourront combiner les deux frameworks. Dans l'écosystème en pleine expansion des outils LLM, maîtriser LlamaIndex constitue un atout précieux pour quiconque construit des applications d'IA générative connectées à des données d'entreprise.