- Шаг 1: Установите LlamaIndex через pip (`pip install llama-index`).
- Шаг 2: Импортируйте соединители и модели в ваш Python-скрипт.
- Шаг 3: Загрузите или подключитесь к источнику данных (документам, базе данных, API).
- Шаг 4: Создайте индекс (например, `VectorStoreIndex` или `TreeIndex`) из данных.
- Шаг 5: Вставьте узлы данных с помощью выбранной модели вставки.
- Шаг 6: Выполните запросы к индексу для получения релевантного контекста.
- Шаг 7: Передайте полученный контекст в LLM для генерации или вопрос-ответа.
- Шаг 8: Интегрируйте результат в ваше приложение или чат-бот.