LlamaIndex Howto

LlamaIndex est un puissant cadre de données open-source pour connecter des sources de données personnalisées à de grands modèles de langage (LLM), permettant la création d'applications intelligentes augmentées par des connaissances spécifiques au domaine.
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Comment utiliser LlamaIndex

Installer LlamaIndex: Installez le package LlamaIndex en utilisant pip : pip install llama-index
Configurer la clé API OpenAI: Définissez votre clé API OpenAI comme variable d'environnement : export OPENAI_API_KEY='votre-clé-api-ici'
Importer les modules requis: Importez les modules nécessaires de llama_index : from llama_index import GPTVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
Charger les documents: Chargez vos documents en utilisant SimpleDirectoryReader : documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()
Créer un index: Créez un index de magasin de vecteurs à partir de vos documents : index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents)
Interroger l'index: Créez un moteur de requête et posez des questions : query_engine = index.as_query_engine() response = query_engine.query('Votre question ici')
Personnaliser les paramètres (facultatif): Personnalisez le LLM, le modèle d'embedding ou d'autres paramètres selon les besoins pour votre cas d'utilisation spécifique
Implémenter des fonctionnalités avancées (facultatif): Explorez des fonctionnalités plus avancées comme des connecteurs de données personnalisés, différents types d'index ou des intégrations avec d'autres outils et services

FAQ de LlamaIndex

LlamaIndex est un cadre de données open-source pour connecter des sources de données personnalisées à de grands modèles de langage (LLMs). Il fournit des outils pour ingérer, indexer et interroger des données afin de construire des applications alimentées par des LLM augmentées de connaissances privées ou spécifiques à un domaine.

Tendances du trafic mensuel de LlamaIndex

LlamaIndex a connu une baisse de 2,9% du trafic, avec 572K visites en novembre. L'absence de mises à jour récentes des produits et la sortie de Llama 3.2 et de l'application Gemini de Meta propulsée par Llama 2, qui s'est étendue à de nouveaux marchés comme l'éducation, pourraient avoir impacté l'engagement des utilisateurs.

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