介绍 create-llama，开始使用 LlamaIndex 的最简单方法！

更新于 2023–11–20：我们现在提供了关于部署您的 create-llama 应用的指南！

想利用 LlamaIndex 的强大功能，使用 GPT-4 等 LLM 加载、索引和与您的数据聊天吗？现在变得容易多了！我们创建了一个简单易用的命令行工具，可以为您生成一个完整的全栈应用——只需带上您自己的数据即可！要开始，请运行

npx create-llama

然后，应用会询问您一系列关于您想要的应用类型的问题。您需要提供您自己的 OpenAI API 密钥（或者您可以自定义它以使用不同的 LLM），并做一些决定。

它是如何获取我的数据的？

生成的应用有一个 data 文件夹，您可以在其中放置任意数量的文件；应用会在构建时自动对其进行索引，之后您就可以快速与之聊天。如果您使用 LlamaIndex.TS 作为后端（见下文），您将能够摄取 PDF、文本、CSV、Markdown、Word 和 HTML 文件。如果您使用 Python 后端，您可以读取更多类型的文件，包括音频和视频文件！

技术细节

它生成的前端是一个 Next.js 应用，样式方面您可以选择 shadcn/ui 或原生的 HTML 和 CSS。

对于后端，您有 3 个选项：

• Next.js：如果选择此选项，您将获得一个完整的 Next.js 全栈应用，只需点击几下即可部署到像 Vercel 这样的主机上。这使用了 LlamaIndex.TS，我们的 TypeScript 库。
• Express：如果您想要一个更传统的 Node.js 应用，可以生成一个 Express 后端。这也使用了 LlamaIndex.TS。
• Python FastAPI：如果选择此选项，您将获得一个由 llama-index Python 包 提供支持的后端，您可以将其部署到像 Render 或 fly.io 这样的服务上。

您还会被问到几个其他问题：

• 流式或非流式：如果您不确定，可能需要流式后端。
• SimpleChatEngine 或 ContextChatEngine：ContextChatEngine 是使用您的数据的引擎。如果您只想与 GPT 聊天，可以使用 SimpleChatEngine。

开始定制吧！

一旦您的应用启动并运行，您可以尽情定制！默认情况下，出于成本考虑，应用将使用 GPT-3.5-Turbo。如果您想使用 GPT-4，可以通过修改文件 app/api/chat/llamaindex-stream.ts（在 Next.js 后端）进行配置，或者您可以将其配置为完全使用不同的 LLM！LlamaIndex 集成了数十种 LLM，包括 API 和本地模型。