data_criacao: "05.06.2025 - 18:48"
título: "LlamaIndex para RAG API"
resumo: |
  
conversa: |
  usuário:
    Pode me listar as características do LlamaIndex para criação de um RAG acessado por API

  assistente:
    

  assistente:
    Claro! O **LlamaIndex** (anteriormente chamado de GPT Index) é uma biblioteca Python open source que facilita a criação de pipelines **RAG (Retrieval-Augmented Generation)**. Ele é especialmente útil para estruturar fluxos onde documentos são processados, indexados e consultados por **modelos de linguagem via API** (como OpenAI, Anthropic, etc.). Abaixo estão suas principais características voltadas para uso em APIs de RAG:
    
    ---
    
    ### 🧠 **Características principais do LlamaIndex para criação de RAG com API**
    
    #### 1. **Indexação modular**
    - Permite criar diferentes tipos de índices: `VectorStoreIndex`, `ListIndex`, `TreeIndex`, entre outros.
    - Cada índice pode ser customizado para o tipo de dado e tipo de recuperação desejado.
    
    #### 2. **Conectores e Loaders**
    - Suporte a **várias fontes de dados**: arquivos locais, bancos de dados, APIs externas, Google Drive, Notion, websites, etc.
    - Document loaders prontos para `.pdf`, `.docx`, `.csv`, `.md`, JSON, HTML, entre outros.
    
    #### 3. **Integração com LLMs via API**
    - Compatível com APIs da **OpenAI**, **Anthropic**, **Cohere**, **Azure OpenAI**, e outras via LangChain ou `llama-index.llms`.
    - Permite usar o modelo apenas para **resposta final** (depois do R) ou durante a **consulta contextual (C)**.
    
    #### 4. **Armazenamento Vetorial**
    - Compatível com vários vetores externos:
      - **FAISS**, **Weaviate**, **Pinecone**, **Chroma**, **Qdrant**, **Milvus**, **Redis**, etc.
    - Pode-se trocar o mecanismo vetorial com poucas linhas de código.
    
    #### 5. **Pipelines de Recuperação Customizados**
    - Permite construir **retrievers** personalizados com lógica condicional, filtros, rerankers, score functions.
    - Suporte para **multi-modal retrievers**, **keyword + vector hybrid retrievers**, e outros.
    
    #### 6. **Compactação e Compressão**
    - Compressão de contexto (como tree-summarization, sentence window retriever, etc.) para **reduzir custo de tokens**.
    - Muito útil para manter a janela de contexto sob controle quando o modelo LLM tem limites de token.
    
    #### 7. **Query Engines**
    - Pode-se usar diferentes query engines:
      - `RetrieverQueryEngine`: para usar um retriever específico.
      - `RouterQueryEngine`: para redirecionar perguntas para diferentes índices ou fontes.
      - `TransformQueryEngine`: para aplicar transformações antes/depois da resposta.
    
    #### 8. **Observabilidade**
    - Suporte a **logs detalhados**, tracking de chamadas API, custo por token, tempo de latência etc.
    - Integrações com ferramentas como Langfuse, OpenInference, Traceloop.
    
    #### 9. **RAG Fusion e Multi-step Reasoning**
    - Implementa **RAG-Fusion**, que combina múltiplas queries (reformuladas) para melhorar recall.
    - Pode ser combinado com pipelines iterativos ou em camadas, com reasoning step-by-step.
    
    #### 10. **Servir via API (modo server ou embedding)**
    - Pode ser facilmente exposto como **API REST** com FastAPI ou Flask.
    - Suporte oficial para uso como microserviço com **llama-index-server**.
    - Também permite usar dentro de **streamlit**, **Gradio**, ou **LangChain Expression Language (LCEL)**.
    
    #### 11. **Suporte a Agents e Tools**
    - Pode ser integrado a **LLM Agents** que utilizam ferramentas e plugins durante a consulta.
    - Oferece suporte a **tools**, **memory**, e **multi-hop agents**.
    
    ---
    
    ### 🧩 Exemplo Simplificado de Pipeline RAG com LlamaIndex (API OpenAI)
    
    ```python
    from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
    from llama_index.llms import OpenAI
    from llama_index.query_engine import RetrieverQueryEngine
    
    # Carregar dados
    documents = SimpleDirectoryReader(&quot;./docs&quot;).load_data()
    
    # Criar o índice vetorial
    index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
    
    # Criar engine de busca
    query_engine = index.as_query_engine(llm=OpenAI(api_key=&quot;SUA_CHAVE&quot;))
    
    # Executar uma pergunta
    response = query_engine.query(&quot;Qual a missão da empresa?&quot;)
    print(response)
    ```
    
    ---
    
    Se quiser, posso te ajudar a gerar um **modelo completo com persistência**, suporte REST, logging de chamadas e frontend básico. Deseja isso?

  usuário:
    Pode levantar custos?

  assistente:
    Claro! O **LlamaIndex** é uma ferramenta poderosa para construir pipelines de **RAG (Retrieval-Augmented Generation)**, permitindo a integração de dados personalizados com modelos de linguagem. A seguir, apresento uma visão geral dos custos associados ao uso do LlamaIndex, especialmente ao utilizá-lo como uma API para aplicações RAG.
    
    ---
    
    ### 💰 **Estrutura de Custos do LlamaIndex**
    
    #### 1. **Plano Gratuito e Open Source**
    - **Open Source**: A biblioteca principal do LlamaIndex é gratuita e de código aberto.
    - **Plano Gratuito (LlamaCloud)**: Oferece 10.000 créditos por mês, permitindo:
      - 1 usuário
      - Upload de arquivos
      - Suporte básico
      - 5 índices e até 50 arquivos indexados
    
    #### 2. **Planos Pagos (LlamaCloud)**
    - **Starter**: $50/mês com 50.000 créditos incluídos.
    - **Pro**: $500/mês com 500.000 créditos incluídos.
    - **Enterprise**: Planos personalizados com recursos avançados e suporte dedicado.
    
    Cada 1.000 créditos custam $1 nos EUA e $1,50 na Europa. citeturn0search0
    
    ---
    
    ### 📊 **Custos por Operação**
    
    #### a) **Parsing (Análise de Documentos)**
    - **Sem IA**: 1 crédito por página.
    - **Com LLMs**:
      - Modelos rápidos: 3 créditos por página.
      - Modelos avançados (ex: GPT-4): até 30 créditos por página.
    - **Áudio**: 3 créditos por minuto.
    
    #### b) **Indexação**
    - **Padrão**: 1 crédito por página.
    - **Planilhas**: 2 créditos por aba.
    - **Multimodal**: 2 créditos por página.
    
    #### c) **Extração de Dados**
    - **Rápida**: 5 créditos por página (4 se em cache).
    - **Balanceada**: 10 créditos por página (7 se em cache).
    - **Multimodal**: 20 créditos por página (14 se em cache).
    
    #### d) **Consultas (Queries)**
    - Cada consulta envolve ao menos uma chamada ao LLM.
    - **Custos adicionais**:
      - Modelos como GPT-3.5-turbo: $0,002 por 1.000 tokens.
      - Modelos como GPT-4: até $0,06 por 1.000 tokens.
    
    ---
    
    ### 🧪 **Estimativas e Simulações de Custos**
    
    O LlamaIndex oferece ferramentas como `MockLLM` e `MockEmbedding` para simular chamadas a LLMs e prever o uso de tokens, permitindo estimativas de custos antes da execução real. citeturn0search2
    
    ---
    
    ### 🧠 **Dicas para Otimizar Custos**
    
    - **Escolha de Índices**: Utilize índices como `SummaryIndex` ou `SimpleKeywordTableIndex` que não requerem chamadas a LLMs na construção.
    - **Consultas Eficientes**: Prefira `TreeIndex` para reduzir chamadas a LLMs durante consultas.
    - **Uso de Cache**: Aproveite arquivos em cache para minimizar custos de parsing e extração.
    - **Simulações**: Utilize ferramentas de simulação para prever custos e otimizar o pipeline.
    
    ---
    
    Se desejar, posso auxiliá-lo na criação de um pipeline RAG otimizado para seu caso de uso, considerando os custos e recursos disponíveis. Gostaria de prosseguir com isso?