LlamaIndex 发布 create-llama 命令行工具，一键生成全栈 LlamaIndex 应用
create-llama, a command line tool to generate LlamaIndex apps
LlamaIndex 推出 create-llama 命令行工具，通过 npx create-llama 即可交互式生成一个可与自己数据对话的全栈应用。
原文给出了脚手架工具的技术选项和数据接入方式，开发者可以据此快速判断是否用它搭建 LlamaIndex 应用。
隆重推出 create-llama，这是开始使用 LlamaIndex 最简单的方式！
更新于 2023–11–20：我们现在有了一份部署 create-llama 应用的指南！
想利用 LlamaIndex 的强大功能，使用 GPT-4 等 LLM 来加载、索引你的数据并与之对话吗？现在这变得容易多了！我们打造了一个简单易用的命令行工具，能直接为你生成一个全栈应用——你只需带上自己的数据！要开始使用，请运行：
立即了解我们的免费和付费方案。
npx create-llama随后，应用会向你询问一系列关于你想要什么样的应用的问题。你需要提供自己的 OpenAI API 密钥（或者你可以自定义以使用其他 LLM），并做出几个决定。
它如何获取我的数据？
生成的应用有一个 data 文件夹，你可以在其中放入任意数量的文件；应用会在构建时自动为它们建立索引，之后你就可以快速与它们对话。如果你使用 LlamaIndex.TS 作为后端（见下文），你将能够摄取 PDF、文本、CSV、Markdown、Word 和 HTML 文件。如果你使用 Python 后端，你甚至可以读取更多类型，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，你可以选择使用 shadcn/ui 或原生 HTML 和 CSS 来设置样式。
对于后端，你有 3 个选项：
- Next.js：如果你选择此选项，你将得到一个全栈 Next.js 应用，只需点击几下即可部署到像 Vercel 这样的托管平台。它使用我们的 TypeScript 库 LlamaIndex.TS。
- Express：如果你想要一个更传统的 Node.js 应用，你可以生成一个 Express 后端。它同样使用 LlamaIndex.TS。
- Python FastAPI：如果你选择此选项，你将得到一个由 llama-index python 包驱动的后端，你可以将其部署到像 Render 或 fly.io 这样的服务上。
你还会被问到另外几个问题：
- 流式还是非流式：如果你不确定，你很可能想要一个流式后端。
SimpleChatEngine还是ContextChatEngine：ContextChatEngine 是使用你数据的那个。如果你只是想和 GPT 聊天，你可以使用SimpleChatEngine。
尽情去自定义吧！
一旦你的应用运行起来，你就可以随心所欲地自定义它！出于成本考虑，默认情况下应用会使用 GPT-3.5-Turbo。如果你想使用 GPT-4，你可以通过修改文件 app/api/chat/llamaindex-stream.ts（在 Next.js 后端中）来配置，或者你也可以将其配置为完全使用其他 LLM！LlamaIndex 集成了数十种 LLM，包括 API 和本地的。
来源：LlamaIndex：产品、工程与评测 · llamaindex.ai