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Artificial Intelligence

LLM

Python

Démarrez en Python avec LlamaIndex : le tutoriel essentiel

Lead Developer, Expert Cloud et DevOps

Romain DE LA SOUCHÈRE

Publié le 23 mai 2025 · 10 min de lecture

Table de matières

Pré-requis et installation

Structurez vos données

Code complet : votre premier moteur de questions-réponses

Conclusion

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LlamaIndex s’est imposé comme une bibliothèque incontournable pour connecter facilement vos documents à un modèle de langage (LLM) comme GPT-4. Grâce à son architecture modulaire et son support multi-format, elle permet de construire rapidement des applications de type RAG (Retrieval-Augmented Generation), où vos fichiers deviennent la base de connaissance d’un agent intelligent.

Ce guide vous accompagne pas à pas pour créer un premier prototype avec LlamaIndex, en utilisant vos propres documents et l’API d’OpenAI. En moins de 10 minutes, vous aurez un système capable de répondre à des questions en langage naturel sur vos données.

Pré-requis et installation

1. Installez LlamaIndex

Commencez par installer la bibliothèque via pip :

shell

Cette commande installe la dernière version stable, compatible avec Python 3.8+.

2. Obtenez une clé API OpenAI

LlamaIndex utilise un modèle de langage externe pour générer des réponses. Ici, nous utiliserons GPT via l’API d’OpenAI.

-> Créez un compte si nécessaire

-> Générez votre clé API

Une fois la clé obtenue, exportez-la dans vos variables d’environnement :

shell

Structurez vos données

Ajoutez des documents dans un dossier data.

LlamaIndex peut indexer de nombreux types de fichiers : .csv, .docx, .md, .pdf, etc. (Retrouvez la liste des types de fichier supportés sur la documentation).

Créez un dossier data/ à la racine de votre projet et placez-y vos documents :

python

La lecture de ces fichiers se fait automatiquement grâce au module SimpleDirectoryReader.

Code complet : votre premier moteur de questions-réponses

Voici le script Python minimal pour transformer vos documents en base de connaissance interrogée par IA :

python

🔍 Ce que fait chaque ligne :

SimpleDirectoryReader("data").load_data() : charge tous les fichiers du dossier data/ et les prépare pour l'indexation.

VectorStoreIndex.from_documents(...) : crée un index vectoriel à partir du contenu des documents (utilise l’API d’OpenAI pour générer les embeddings).

index.asqueryengine() : crée un moteur de requêtes prêt à recevoir des questions.

query_engine.query(...) : interroge l’index en langage naturel ; la réponse est générée par GPT à partir des documents.

Conclusion

Ce quickstart vous permet de construire en quelques minutes un assistant intelligent capable de lire vos documents et d’y répondre de façon pertinente. Grâce à LlamaIndex, vous avez un socle pour aller plus loin :

Ajouter une interface utilisateur (web ou CLI)
Intégrer à un chatbot (FastAPI, LangChain, etc.)
Personnaliser les modèles ou vecteurs utilisés

À retenir

LlamaIndex simplifie le lien entre vos fichiers et un LLM comme GPT-4.
Le prototype repose sur 3 étapes : chargement des fichiers, création de l’index, interrogation.
Ce type d’architecture est la base des assistants d’entreprise, FAQ intelligentes ou agents internes.

Pour aller plus loin

👉 Pour approfondir sur les fonctionnalités de LlamaIndex, explorez les 4 briques produits de LlamaIndex.

👉 Pour une mise en pratique rapide, découvrez comment créer un agent conversationnel avec LlamaIndex en 5 min.

👉 Vous voulez apprendre à construire des agents LLM complets (RAG, API, orchestrateurs) ? Découvrez notre formation spécialisée : Initiez-vous à l’IA Générative

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Romain DE LA SOUCHÈRE

Lead Developer, Expert Cloud et DevOps

Romain DE LA SOUCHERE est un ingénieur passionné par la data et l’innovation. Après plus de 11 ans d’expérience, dont plusieurs années comme Lead Developer sur des solutions Smart Building à haute performance, il a rejoint Formations Certifiantes en Data Science, IA & Azure | DataScientist.fr pour transmettre son savoir-faire en data engineering, cloud Azure et IA générative.

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