LlamaIndex Come Usare

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LlamaIndex è un potente framework dati open-source per connettere fonti di dati personalizzate a modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), consentendo la creazione di applicazioni intelligenti potenziate da conoscenze specifiche del dominio.
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Cos'è LlamaIndex
Caratteristiche di LlamaIndex e Casi d'Uso

Come usare LlamaIndex

Installa LlamaIndex: Installa il pacchetto LlamaIndex usando pip: pip install llama-index
Imposta la chiave API di OpenAI: Imposta la tua chiave API di OpenAI come variabile d'ambiente: export OPENAI_API_KEY='your-api-key-here'
Importa i moduli richiesti: Importa i moduli necessari da llama_index: from llama_index import GPTVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
Carica documenti: Carica i tuoi documenti usando SimpleDirectoryReader: documents = SimpleDirectoryReader('data').load_data()
Crea indice: Crea un indice di archivio vettoriale dai tuoi documenti: index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents)
Interroga l'indice: Crea un motore di query e fai domande: query_engine = index.as_query_engine() response = query_engine.query('La tua domanda qui')
Personalizza le impostazioni (opzionale): Personalizza LLM, modello di embedding o altre impostazioni secondo necessità per il tuo caso d'uso specifico
Implementa funzionalità avanzate (opzionale): Esplora funzionalità più avanzate come connettori di dati personalizzati, diversi tipi di indice o integrazioni con altri strumenti e servizi

FAQ di LlamaIndex

LlamaIndex è un framework di dati open-source per connettere fonti di dati personalizzate a modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Fornisce strumenti per l'ingestione, l'indicizzazione e la query dei dati per costruire applicazioni potenziate da LLM arricchite con conoscenze private o specifiche del dominio.

Tendenze del traffico mensile di LlamaIndex

LlamaIndex ha registrato un calo del 21,4% del traffico, con 135.270 visite in meno. Nonostante il recente finanziamento Serie A e il lancio di LlamaCloud, la piattaforma potrebbe dover affrontare una forte concorrenza da parte di altre soluzioni di IA, come Llama 4 di Meta e gli investimenti di Databricks in tecnologie simili.

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