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