スターターチュートリアル

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LlamaIndex.TSをNPMでインストールし、OpenAIキーを設定したら、最初のアプリを開始する準備ができます。

新しいフォルダで以下のコマンドを実行してください：

npm

npm install typescript
npm install @types/node
npx tsc --init # 必要な場合

Yarn

yarn add typescript
yarn add @types/node
npx tsc --init # 必要な場合

pnpm

pnpm add typescript
pnpm add @types/node
npx tsc --init # 必要な場合

example.tsというファイルを作成します。このコードは、いくつかのサンプルデータをロードし、ドキュメントを作成し、それをインデックス化します（OpenAIを使用して埋め込みを作成します）、そしてデータに関する質問に答えるためのクエリエンジンを作成します。

// example.ts
import fs from "fs/promises";
import { Document, VectorStoreIndex } from "llamaindex";

async function main() {
  // Nodeでabramov.txtからエッセイをロードする
  const essay = await fs.readFile(
    "node_modules/llamaindex/examples/abramov.txt",
    "utf-8",
  );

  // エッセイを含むDocumentオブジェクトを作成する
  const document = new Document({ text: essay });

  // テキストを分割し、埋め込みを作成します。VectorStoreIndexに保存します
  const index = await VectorStoreIndex.fromDocuments([document]);

  // インデックスにクエリを実行する
  const queryEngine = index.asQueryEngine();
  const response = await queryEngine.query("著者は大学で何をしましたか？");

  // レスポンスを出力する
  console.log(response.toString());
}

main();

次に、次のコマンドを使用して実行できます：

npx ts-node example.ts

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