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Llamaindex.ts
Llamaindex.ts
目标受众是AI工程师，即那些在任何可以通过LLM功能增强的领域构建软件的开发人员。LlamaIndex.TS特别适合那些希望快速构建和部署LLM应用，但又不想深入机器学习和自然语言处理复杂性的开发者。
AI开发助手AI模型#LLM#自然语言处理#数据摄取#结构化数据#检索增强生成#自主代理普通产品商用
总访问量： 13,387
占比最多地区： US(25.90%)
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产品介绍
网站流量
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简介
LlamaIndex.TS是一个为构建基于大型语言模型（LLM）的应用而设计的框架。它专注于帮助用户摄取、结构化和访问私有或特定领域的数据。这个框架提供了一个自然语言界面，用于连接人类和推断出的数据，使得开发者无需成为机器学习或自然语言处理的专家，也能通过LLM增强其软件功能。LlamaIndex.TS支持Node.js、Vercel Edge Functions和Deno等流行运行时环境。
截图
产品特色
结构化数据提取：将复杂、非结构化和半结构化数据转换为统一、可编程访问的格式。
检索增强生成（RAG）：通过提供最新、语义相关的上下文，回答跨内部数据的查询，包括问答系统和聊天机器人。
自主代理：构建能够智能选择和使用工具以交互、无监督的方式完成任务的软件。
模块化架构：LlamaIndex.TS采用模块化设计，允许用户根据需要自定义和扩展数据连接器、索引、检索器和查询引擎。
多语言支持：支持英文，方便全球开发者使用。
易于安装：通过npm安装，简化了部署过程。
社区支持：提供Twitter和Discord社区支持，方便用户交流和获取帮助。
使用教程
1. 访问LlamaIndex.TS的官方文档，了解安装和配置指南。
2. 使用npm命令`npm install llamaindex`安装LlamaIndex.TS。
3. 根据文档中的入门教程，构建第一个RAG应用。
4. 探索LlamaIndex.TS的模块化架构，了解如何自定义和扩展各个模块。
5. 参与LlamaIndex社区，通过Twitter和Discord获取帮助和分享经验。
6. 根据需要，为更复杂的应用自定义和扩展数据连接器、索引、检索器和查询引擎。
流量来源
直接访问33.83%外链引荐46.53%邮件0.07%
自然搜索14.30%社交媒体4.64%展示广告0.63%
最新流量情况
月访问量
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平均访问时长
220.13
每次访问页数
4.23
跳出率
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总流量趋势图
地理流量分布情况
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澳大利亚
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印度
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8.48%
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7.70%
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