Başlangıç Kılavuzu

Bu belge otomatik olarak çevrilmiştir ve hatalar içerebilir. Değişiklik önermek için bir Pull Request açmaktan çekinmeyin.

LlamaIndex.TS'i NPM kullanarak kurduktan ve OpenAI anahtarınızı ayarladıktan sonra, ilk uygulamanıza başlamaya hazırsınız:

Yeni bir klasörde:

npm

npm install typescript
npm install @types/node
npx tsc --init # gerekirse

Yarn

yarn add typescript
yarn add @types/node
npx tsc --init # gerekirse

pnpm

pnpm add typescript
pnpm add @types/node
npx tsc --init # gerekirse

example.ts adında bir dosya oluşturun. Bu kod, bazı örnek verileri yükleyecek, bir belge oluşturacak, onu dizine ekleyecek (OpenAI kullanarak gömme oluşturacak) ve ardından veriler hakkında soruları yanıtlayacak bir sorgu motoru oluşturacak.

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

async function main() {
  // Node'da abramov.txt dosyasından makale yükle
  const essay = await fs.readFile(
    "node_modules/llamaindex/examples/abramov.txt",
    "utf-8",
  );

  // Makale ile Document nesnesi oluştur
  const document = new Document({ text: essay });

  // Metni bölecek ve gömme oluşturacak. Bunları VectorStoreIndex içinde sakla
  const index = await VectorStoreIndex.fromDocuments([document]);

  // İndexe sorgu yap
  const queryEngine = index.asQueryEngine();
  const response = await queryEngine.query("Yazar üniversitede ne yaptı?");

  // Yanıtı çıktıla
  console.log(response.toString());
}

main();

Ardından şunu kullanarak çalıştırabilirsiniz

npx ts-node example.ts

Daha fazlasını öğrenmeye hazır mısınız? NextJS oyun alanımıza göz atın: https://llama-playground.vercel.app/. Kaynak kodu burada bulunabilir: https://github.com/run-llama/ts-playground

"