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Introduction au LlamaHub

LlamaHub est un registre de centaines d’intégrations, d’agents et d’outils que vous pouvez utiliser dans LlamaIndex.

Nous utiliserons diverses intégrations dans ce cours, alors examinons d’abord le LlamaHub et comment il peut nous aider.

Voyons comment trouver et installer les dépendances pour les components dont nous avons besoin.

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Installation

Les instructions d’installation de LlamaIndex sont disponibles comme un aperçu bien structuré sur LlamaHub. Cela peut être un peu démoralisant au début, mais la plupart des commandes d’installation suivent généralement un format facile à retenir :

    pip install llama-index-{component-type}-{framework-name}

Essayons d’installer les dépendances pour un component LLM et embedding en utilisant l’intégration de l’API d’inférence Hugging Face.

    pip install llama-index-llms-huggingface-api llama-index-embeddings-huggingface

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Utilisation

Une fois installé, nous pouvons voir les motifs d’utilisation. Vous remarquerez que les chemins d’importation suivent la commande d’installation ! Ci-dessous, nous pouvons voir un exemple d’utilisation de l’API d’inférence Hugging Face pour un component LLM.

    from llama_index.llms.huggingface_api import HuggingFaceInferenceAPI
    import os
    from dotenv import load_dotenv

    # Charger le fichier .env
    load_dotenv()

    # Récupérer HF_TOKEN à partir des variables d'environnement
    hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")

    llm = HuggingFaceInferenceAPI(
        model_name="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct",
        temperature=0.7,
        max_tokens=100,
        token=hf_token,
    )

    response = llm.complete("Hello, how are you?")
    print(response)
    # Je suis bon, comment puis-je vous aider aujourd'hui ?

Parfait, nous savons maintenant comment trouver, installer et utiliser les intégrations pour les components dont nous avons besoin. Approfondissons les components et voyons comment nous pouvons les utiliser pour construire nos propres agents.

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