- Schritt 1: Installieren Sie LlamaIndex mit pip (`pip install llama-index`).
- Schritt 2: Importieren Sie Connectoren und Modelle in Ihr Python-Skript.
- Schritt 3: Laden oder verbinden Sie Ihre Datenquelle (Dokumente, Datenbank, API).
- Schritt 4: Erstellen Sie einen Index (z.B. `VectorStoreIndex` oder `TreeIndex`) aus den Daten.
- Schritt 5: Betten Sie Datenknoten mit einem gewählten Einbettungsmodell ein.
- Schritt 6: Führen Sie Abfragen gegen den Index aus, um relevanten Kontext abzurufen.
- Schritt 7: Übergeben Sie den abgerufenen Kontext an ein LLM für Generierung oder Q&A.
- Schritt 8: Integrieren Sie das Ergebnis in Ihre Anwendung oder Ihren Chatbot.