🗂️ LlamaIndex 快速上手

是什么

LlamaIndex 是一个开源的 AI 框架，专门用来构建智能体应用（Agentic Applications）。它由 LlamaIndex 团队维护，GitHub 地址：run-llama/llama_index。

简单说，LlamaIndex 是一个数据与 LLM 之间的桥梁——它能帮你把各种格式的数据（PDF、网页、数据库等）变成大模型能理解的结构，然后基于这些数据做问答、分析、自动化任务。

能干什么

• 文档解析与索引：支持 PDF、Word、HTML 等多种格式，提取文本、表格、图片中的信息
• RAG（检索增强生成）：从你的私有数据中检索相关内容，让 LLM 基于真实数据回答
• 智能体工作流：构建能自主调用工具、多步推理的 AI 智能体
• 企业级解析：配合 LlamaParse（企业版 OCR 解析平台）使用，处理复杂文档

怎么装

确保 Python 版本 >= 3.8，然后通过 pip 安装：

pip install llama-index

如果需要使用 LlamaParse（企业级文档解析），额外安装：

pip install llama-parse

注意：LlamaParse 是云端服务，国内访问可能受限，推荐先体验本地核心功能。

怎么用第一个例子

下面是一个最简单的 RAG 示例——从本地文档中读取内容，然后让 LLM 回答相关问题。

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

# 1. 加载本地文档（支持 .txt, .pdf, .docx 等）
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()

# 2. 构建索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 3. 创建问答引擎
query_engine = index.as_query_engine()

# 4. 提问
response = query_engine.query("这份文档的主要内容是什么？")
print(response)

运行前准备：

• 在项目目录下创建一个 data/ 文件夹，放入你的文档
• 确保已配置 LLM 的 API Key（如 OpenAI），或者使用本地模型

社区资源

• 📖 官方文档
• 💬 Discord 社区
• 🐦 Twitter @llama_index
• 🔴 Reddit r/LlamaIndex
• 📦 PyPI 包

翻译整理自 GitHub README，原文：https://github.com/run-llama/llama_index