🚀 一键安装LlamaIndex，
pip install llama-index
📁 准备你的数据文件，无论是txt还是pdf，放入data文件夹，一切就绪。
🔧 简单几步，在views.py中集成LlamaIndex，代码如下：
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReaderdef llamaIndexOpenAiSearch(request):documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)response = index.as_query_engine().query("你的查询")return JsonResponse({'response': response})
🔗 路由配置，快速接入：
path('llama-index-open-ai-search/', views.llamaIndexOpenAiSearch, name='search'),
💾 索引持久化，存储到磁盘，代码示例：
index.storage_context.persist(persist_dir="你的存储路径")
📈 向量数据库集成，提升检索效率：
from chromadb import PersistentClient
# 省略其他代码...def searchIndexVectory():db = PersistentClient(path="你的数据库路径")# 省略其他代码...
🌐 访问http://127.0.0.1:8080/llama-index-open-ai-search，体验快速检索。
🛠️ 根据需求配置本地模型，代码示例：
# 省略其他代码...
embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
llm = HuggingFaceLLM(model_name="gpt2", device_map="cpu")
# 省略其他代码...
