LlamaCloud Demoとは何か？

LlamaIndexが提供するLlamaCloud関連のリポジトリ。現在は非推奨で保守されていないが、LLM向けのデータパイプライン管理を行うLlamaCloudとLlamaIndexの連携方法を学ぶためのクックブック集。

RAGパイプラインの構築にどう使うか？

リポジトリの`examples`ディレクトリ内のJupyterノートブックで、LlamaCloudを使用したデータパイプライン管理とLLM応用の実装例を段階的に学習できる。

LlamaCloud Demo：LLM向けデータインデックスの実装リポジトリ

概要

run-llama/llamacloud-demoは、LlamaIndexが提供するLlamaCloud関連のリポジトリ。現在は非推奨で保守されていないため、最新の実装についてはllama-cloud-servicesリポジトリの参照が推奨されている。LLM向けのデータパイプライン管理を行うLlamaCloudとLLamaIndexの連携方法を学ぶためのクックブック集。

セットアップ

環境準備

Pythonの仮想環境を構築し、必要なライブラリをインストール：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
jupyter lab

LlamaCloudアカウント設定

以下の手順でセットアップを進める：

https://cloud.llamaindex.ai/にアクセスしてアカウント作成
APIキーページでAPIキーを生成
LlamaCloudでプロジェクトを作成し、データソース、データシンク、埋め込みモデルを指定
Jupyterノートブック内の以下セルにAPIキーを直接貼り付け：

os.environ["PLATFORM_API_KEY"] = "your-api-key-here"

デプロイ済みインデックスからindex_nameとproject_nameを取得し、LlamaCloudIndexの初期化に使用

クックブック構成

リポジトリに収録されたクックブックは、LlamaCloudを使用したデータパイプライン管理とLLM応用の実装例を提供。examplesディレクトリ内のJupyterノートブックで、段階的な学習が可能。

注意事項

現在のリポジトリは非推奨で保守されていない。最新の実装については、llama-cloud-servicesリポジトリの参照が推奨されている。

実装時の留意点：

APIキーの管理に注意。コード内への直接記載は開発環境に限定
Jupyter環境でパッケージの問題が発生した場合は、仮想環境を再構築（rm -rf .venv後に再セットアップ）