GitHub 热门项目：create-llama

GitHub 项目：create-llama 仓库地址：https://github.com/run-llama/create-llama 星级：1484 | 作者：跑骆驼 项目描述：开始使用 LlamaIndex 的最简单方法 =================================================== 自述文件内容： # 创建骆驼 开始使用 [LlamaIndex](https://www.llamaindex.ai/) 的最简单方法是使用 `create-llama`。该 CLI 工具使您能够快速开始构建新的 LlamaIndex 应用程序，并为您做好一切设置。 ## 开始吧 就跑 ````bash npx create-llama@latest ```` 要开始使用，或观看此视频进行演示： 生成应用程序后，运行 ````bash npm 运行开发 ```` 启动开发服务器。然后您可以访问 [http://localhost:3000](http://localhost:3000) 查看您的应用程序。 ## 你会得到什么 - 一组帮助您入门的预配置用例，例如Agentic RAG、数据分析、报告生成等 - 使用 [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com/) 组件的前端。该应用程序设置为聊天界面，可以回答有关您的数据的问题或与您的代理互动 - 您选择的两个框架： - **Next.js**：如果选择此选项，您将拥有一个全栈 Next.js 应用程序，只需单击几下即可将其部署到 [Vercel](https://vercel.com/) 等主机。这使用了 [LlamaIndex.TS](https://www.npmjs.com/package/llamaindex)，我们的 TypeScript 库和 [LlamaIndex Server for TS](https://npmjs.com/package/@llamaindex/server)。 - **Python FastAPI**：如果选择此选项，您将获得由 [llama-index Python 包](https://pypi.org/project/llama-index/) 和 [LlamaIndex Server for Python](https://pypi.org/project/llama-index-server/) 提供支持的全栈 Python 应用程序 - 该应用程序默认使用 OpenAI，因此您需要一个 OpenAI API 密钥，或者您可以对其进行自定义以使用我们支持的数十种 LLM 中的任何一种。 它看起来是这样的： https://github.com/user-attachments/assets/d57af1a1-d99b-4e9c-98d9-4cbd1327eff8 ## 使用您的数据 您也可以选择提供自己的数据；该应用程序将对其进行索引并使用它，例如回答问题。您生成的应用程序将有一个名为“data”的文件夹。 该应用程序将摄取您放入此目录中的任何受支持的文件。您的 Next.js 应用程序使用 LlamaIndex.TS，因此它们将能够提取任何 PDF、文本、CSV、Markdown、Word 和 HTML 文件。 Python后端可以读取更多类型，包括视频和音频文件。 在使用数据之前，您需要对其建立索引。如果您使用的是 Next.js 应用程序，请运行： ````bash npm 运行生成 ```` 然后重新启动您的应用程序。请记住，如果将新文件添加到“data”文件夹，则需要重新运行“generate”。 如果您使用 Python 后端，则可以通过调用以下命令来触发数据索引： ````bash uv运行生成 ```` ## 定制 AI 模型 该应用程序将默认使用 OpenAI 的“gpt-4.1”LLM 和“text-embedding-3-large”嵌入模型。 如果您想使用不同的模型，请添加 `--ask-models` CLI 参数。 您还可以将默认模型之一替换为我们的[数十种其他受支持的 LLM](https://docs.llamaindex.ai/en/stable/module_guides/models/llms/modules.ht