streamlit llamaindex
时间: 2025-02-05 17:05:53 浏览: 74
### 如何在Streamlit框架中集成或使用LlamaIndex
为了实现这一目标,可以遵循以下方法来构建一个简单的应用程序实例。此过程涉及安装必要的库、创建索引以及通过Streamlit界面查询这些数据。
#### 安装依赖项
首先需要确保环境中已安装`llamaindex`和`streamlit`这两个Python包。可以通过pip命令完成:
```bash
pip install streamlit llama-index
```
#### 创建并加载文档到LlamaIndex
接下来定义函数用于初始化Llama Index对象,并向其中添加一些测试文件作为示例输入源码[^1]。
```python
from pathlib import Path
from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTListIndex, readers, download_loader
def init_llama_index(directory_path):
documents = SimpleDirectoryReader(input_dir=Path(directory_path)).load_data()
index = GPTListIndex.from_documents(documents)
return index
```
#### 构建Streamlit应用接口
最后一步是在同一项目目录下建立名为app.py的新脚本文件,在这里编写前端逻辑以便于用户交互操作。下面是一个基本的应用程序结构,它允许上传PDF或其他支持类型的文档至服务器端处理后再显示检索结果给访客查看。
```python
import streamlit as st
from llama_index import StorageContext, load_index_from_storage
st.title('Document Search with LlamaIndex')
uploaded_file = st.file_uploader("Choose a file", type=["pdf"])
if uploaded_file is not None:
bytes_data = uploaded_file.read()
# Save the uploaded file temporarily so that we can process it.
temp_pdf_path = "temp.pdf"
with open(temp_pdf_path, 'wb') as f:
f.write(bytes_data)
# Initialize Llama Index after saving the document locally.
index = init_llama_index('.')
query_str = st.text_input('Enter your question:')
if st.button('Search'):
response = index.query(query_str)
st.write(response.response)
# Cleanup temporary files once done processing them.
finally:
try:
os.remove(temp_pdf_path)
except OSError:
pass
```
上述代码片段展示了如何利用Streamlit快速搭建起基于Web的服务平台,让用户能够轻松地上载资料并通过自然语言提问获取所需信息摘要[^2]。
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