ภาพรวม LlamaIndex

LlamaIndex ผสานเครื่องมือแยกวิเคราะห์เอกสารและค้นคืนข้อมูลเข้ากับ Agent Workflows แบบขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ใน Python และ TypeScript Workflows หยุดรอข้อมูลจากมนุษย์ บันทึก state และให้บริการเป็น MCP servers หรือ deploy ไปยัง LlamaCloud ได้

เหมาะสำหรับ: เอเจนต์ที่ทำงานกับเอกสารจำนวนมากและเน้นการค้นคืนข้อมูล โดยแยกวิเคราะห์ ดึงข้อมูล และค้นหาก่อนลงมือทำ

ข้อมูลสำคัญ

ผู้ดูแล

LlamaIndex

ภาษา

Python, TypeScript

ไลเซนส์

MIT

เวอร์ชันล่าสุด

llama-index 0.14.25 / llama-index-workflows 2.25.0 · 25 กันยายน 2569

Repository

run-llama/llama_index · 52,380 ดาว

ตัวเลือกแบบโฮสต์

LlamaCloud via LlamaAgents (llamactl deploy)

Deploy ด้วย llamactl จากนั้น workflows จะให้บริการผ่าน api.cloud.llamaindex.ai

Quickstart

ติดตั้งแพ็กเกจ ตั้งค่าข้อมูลรับรอง แล้วเรียกใช้ agent ตัวอย่างที่เล็กที่สุดจากเอกสารทางการ Model ID เป็นค่าที่เอกสารใช้ และอาจยังไม่ได้เปิดใช้งานในบัญชีของคุณ

pip install llama-index-core llama-index-llms-openai  (from search summary of the starter tutorial; not copied verbatim)

ต้องใช้ OPENAI_API_KEY

import asyncio
from llama_index.core.agent.workflow import FunctionAgent
from llama_index.llms.openai import OpenAI

# Define a simple calculator tool
def multiply(a: float, b: float) -> float:
    """Useful for multiplying two numbers."""
    return a * b

# Create an agent workflow with our calculator tool
agent = FunctionAgent(
    tools=[multiply],
    llm=OpenAI(model="gpt-4o-mini"),
    system_prompt="You are a helpful assistant that can multiply two numbers.",
)

async def main():
    # Run the agent
    response = await agent.run("What is 1234 * 4567?")
    print(str(response))

# Run the agent
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

แหล่งข้อมูล Quickstart

ฟีเจอร์

การเปลี่ยนแปลงล่าสุด

• เปลี่ยนชื่อ repo workflows เป็น run-llama/llama-agents (LlamaAgents); แพ็กเกจบน PyPI ยังคงชื่อ llama-index-workflows
• ตอนนี้ llamactl ใช้ให้บริการและ deploy workflows ได้

ทางเลือกในภาษาเดียวกัน