- Étape 1 : Installez LlamaIndex via pip (`pip install llama-index`).
- Étape 2 : Importez les connecteurs et modèles dans votre script Python.
- Étape 3 : Chargez ou connectez-vous à votre source de données (documents, base de données, API).
- Étape 4 : Créez un index (par exemple, `VectorStoreIndex` ou `TreeIndex`) à partir des données.
- Étape 5 : Intégrez les nœuds avec un modèle d’intégration choisi.
- Étape 6 : Exécutez des requêtes sur l’index pour récupérer le contexte pertinent.
- Étape 7 : Transmettez le contexte récupéré à un LLM pour la génération ou la Q&A.
- Étape 8 : Intégrez le résultat dans votre application ou chatbot.