Retrieval-strategieën
Vector, BM25, hybrid search en reranking voor productie-RAG met hoge precisie.
Infrastructuur
Freemium
Gratis basisversie beschikbaar. Meer functies of gebruik vereisen een betaald abonnement.
Open Source
De broncode is openbaar. Je kunt de tool gratis gebruiken, aanpassen en zelf hosten.
LlamaIndex
Het standaard data-framework voor RAG — verbindt LLM's met je eigen documenten, databases en API's
LlamaIndex is een open-source framework (Python en TypeScript) voor RAG-toepassingen — het verbindt LLM's met je eigen documenten, databases, API's en cloud-opslag. Het biedt sterke ingest- en parse-loaders, retrieval-strategieën (BM25, vector, hybrid, reranking) en sinds de Workflows-uitbreiding ook event-driven agent-orkestratie. Daarnaast is er het commerciële LlamaCloud-platform, met LlamaParse als bekendste onderdeel: agentic OCR en documentparsing die ook complexe PDF's, tabellen en formulieren betrouwbaar omzet. LlamaParse v2 (eind 2025) bracht hogere accuratesse, lagere kosten en een tier-systeem (Fast tot Agentic Plus), aangevuld met modules voor Extract, Classify, Split en Sheets. Veel gebruikt als motor onder enterprise-knowledge-assistants en document-agents.
In een dag up & running
Hoe lang duurt het voordat je de tool echt nuttig kunt gebruiken?
Beginnersvriendelijk
Hoeveel technische kennis is nodig om de tool te gebruiken?
Feiten geverifieerd op 6 juni 2026 · hoe wij beoordelen
LlamaIndex is gespecialiseerd in data-connectiviteit voor LLM's — sterker dan LangChain voor RAG en documentverwerking. De twee frameworks worden vaak complementair ingezet.
Waarom op de site: LlamaIndex is het meest gebruikte framework voor het verbinden van LLM's met eigen data en een kerncomponent van vrijwel elk productie-RAG-systeem.
Beste alternatief: langchain
Ideaal voor
LlamaIndex is het meest waardevol voor ontwikkelaars en onderzoekers die efficiënte en schaalbare oplossingen nodig hebben voor het opslaan en ophalen van informatie uit grote hoeveelheden ongestructureerde tekst.
Functies
Kern
Workflows
Event-driven orkestratie voor agentic pipelines met state management — verder dan pure RAG.
Invoer
Data-connectors
Honderden loaders voor bestanden, databases, API's en SaaS-bronnen om LLM's met je eigen data te verbinden.
LlamaParse (agentic OCR)
NieuwParseert complexe PDF's, tabellen en formulieren betrouwbaar; v2 brengt tiers van Fast tot Agentic Plus.
Uitvoer
LlamaExtract & Classify
Gestructureerde data-extractie en documentclassificatie als losse LlamaCloud-modules.
Integraties
Python en TypeScript SDK's
Volwaardige frameworks in beide talen, plus nieuwe LlamaCloud-SDK's voor het hele platform.
Gebruiksscenario's
- RAG-pipelines bouwen op interne documenten en databases
- Complexe PDF's, tabellen en formulieren parseren met LlamaParse
- Gestructureerde data extraheren uit ongestructureerde documenten
- Document-agents bouwen voor back-office-processen (facturen, contracten)
Sterk
- Beste documentparsing in zijn klasse via LlamaParse, ook voor complexe layouts
- Honderden data-connectors voor bestanden, databases en SaaS-bronnen
- Productie-retrieval: hybrid search, reranking en agentic patterns out-of-the-box
- Python én TypeScript ondersteund
Beperkingen
- Vereist programmeerkennis — geen visuele builder
- LlamaCloud-kosten (parsing per pagina) komen bovenop je LLM-API-kosten
- Voor pure agent-orkestratie zonder data-component zijn LangGraph of CrewAI specifieker
Wat kost LlamaIndex?
Gratis versie
Het framework is gratis en open-source (MIT); je betaalt alleen je LLM-API-gebruik. LlamaCloud (LlamaParse, Extract e.d.) werkt met een gratis credit-tegoed en daarna usage-based betaling per geparste pagina, met betaalde plannen voor teams en enterprise.
Prijzen indicatief — controleer altijd de actuele tarieven bij de aanbieder.
Specificaties
Zakelijk
Inzetbaarheid & UX
Geschiktheid
Primaire taken
- RAG-pipelines bouwen die LLM's verbinden met je interne documenten en databases
- Documenten parseren en chunken voor opname in een vector-store
- Productie-retrieval-strategieën opzetten met hybrid search en reranking
Wanneer NIET gebruiken
- Teams die alleen een visuele drag-and-drop builder zoeken — gebruik dan Flowise of n8n
- Use cases zonder ontwikkelaar — LlamaIndex vereist Python-kennis
- Snelle prototypes waar agent-orkestratie zwaarder weegt dan data-ingest — daar past LangChain vaak beter
Zo leer je LlamaIndex
Hands-on tutorials en uitleg om snel productief te worden met LlamaIndex.
Veelgestelde vragen over LlamaIndex
- Voor wie is LlamaIndex het meest geschikt?
- LlamaIndex is het meest waardevol voor ontwikkelaars en onderzoekers die efficiënte en schaalbare oplossingen nodig hebben voor het opslaan en ophalen van informatie uit grote hoeveelheden ongestructureerde tekst.
- Wat kost LlamaIndex?
- LlamaIndex hanteert een freemium prijsmodel. Het framework is gratis en open-source (MIT); je betaalt alleen je LLM-API-gebruik. LlamaCloud (LlamaParse, Extract e.d.) werkt met een gratis credit-tegoed en daarna usage-based betaling per geparste pagina, met betaalde plannen voor teams en enterprise.
- Hoe moeilijk is LlamaIndex te implementeren?
- De setup is complex. Tijd tot eerste waarde: uren.
- Wat zijn de alternatieven voor LlamaIndex?
- Een goed alternatief is langchain. Kies een alternatief als: Teams die alleen een visuele drag-and-drop builder zoeken — gebruik dan Flowise of n8n.
- Voor welke bedrijfsgrootte is LlamaIndex geschikt?
- LlamaIndex is geschikt voor: Klein (2-10), Midden (11-250), Groot (250+), Enterprise.
Wat de wereld er van zegt
In het nieuws
LlamaIndex ‘legal-kb’: Agentic Retrieval over Index v2 with retrieve, find, read, and grep Tools
LlamaIndex has published legal-kb , a public reference application on GitHub. It is described as a knowledge base for legal documents, powered by LlamaIndex Index v2 (the LlamaParse Platform). The pro
RAG Without the Guesswork: A Standardized LangGraph + LlamaIndex Pattern.
LangGraph + LlamaIndex: Giving Your Agent Real Knowledge with RAG Part 6 of the LangGraph Mental Model series , a focused detour into Retrieval-Augmented Generation, connected back to the canonical st
I Opened 3 Security Issues on Microsoft AutoGen and LlamaIndex. Here Is Why
I just opened 3 security issues on two of the most popular AI agent frameworks on GitHub (combined 110K+ stars). The Issues microsoft/autogen#7917 : Docker code executor mounts host filesystem into sa