설치와 설정

설치와 설정 (Installation and Setup)

LlamaIndex 생태계는 namespaced Python 패키지 컬렉션으로 구성되어 있어요. pip install llama-index로 시작 번들을 설치하고, 필요에 따라 통합 패키지를 추가하면 됩니다.

출처: 문서

본문

LlamaIndex 생태계는 이름 공간(namespaced)이 지정된 Python 패키지 컬렉션으로 구성되어 있습니다.

사용자 입장에서 이는 pip install llama-index가 핵심 시작 번들 패키지와 함께 제공되고, 추가 통합은 필요할 때 설치할 수 있다는 뜻입니다.

패키지와 사용 가능한 통합의 전체 목록은 integrations 페이지에서 확인할 수 있습니다.

Pip으로 빠른 설치

빠르게 시작하려면 다음과 같이 설치하면 됩니다.

터미널 창

pip install llama-index

이것은 다음과 같은 패키지가 포함된 시작 번들입니다.

llama-index-core
llama-index-llms-openai
llama-index-embeddings-openai
llama-index-readers-file

참고: llama-index-core는 런타임 다운로드와 네트워크 호출을 피하기 위해 NLTK와 tiktoken 파일을 미리 번들로 포함합니다.

중요: OpenAI 환경 설정

기본적으로 텍스트 생성에는 OpenAI gpt-3.5-turbo 모델을, 검색과 임베딩에는 text-embedding-ada-002를 사용합니다(새 프로젝트에는 model="text-embedding-3-small"을 명시적으로 전달할 것을 권장합니다). 이를 사용하려면 환경 변수로 OPENAI_API_KEY가 설정되어 있어야 합니다. OpenAI 계정에 로그인하고 새 API 키를 생성하면 API 키를 얻을 수 있습니다.

팁

사용 가능한 여러 다른 LLM 중 하나를 사용할 수도 있습니다. LLM 제공자에 따라 추가 환경 키와 토큰 설정이 필요할 수 있습니다.

OpenAI 스타터 예제 확인하기

Pip으로 맞춤 설치

OpenAI를 사용하지 않거나 더 선택적으로 설치하고 싶다면 필요에 따라 개별 패키지를 설치할 수 있습니다.

예를 들어 Ollama와 HuggingFace 임베딩을 사용하는 로컬 설정이라면 설치가 다음과 같이 보일 수 있습니다.

터미널 창

pip install llama-index-core llama-index-readers-file llama-index-llms-ollama llama-index-embeddings-huggingface

로컬 모델 스타터 예제 확인하기

LLM 사용 및 구성에 대한 전체 가이드는 여기에 있습니다.

임베딩 모델 사용 및 구성에 대한 전체 가이드는 여기에 있습니다.

소스에서 설치

이 저장소를 git clone 합니다: git clone https://github.com/run-llama/llama_index.git. 그런 다음 다음을 수행합니다.

poetry 설치 - 패키지 의존성 관리를 도와줍니다.
Poetry로 셸 명령을 실행해야 하는데 셸 플러그인이 설치되지 않았다면 다음 명령으로 플러그인을 추가합니다.
```
poetry self add poetry-plugin-shell
```
poetry shell - 이 명령은 가상 환경을 만들어 설치된 패키지를 이 프로젝트에 한정해 유지합니다.
pip install -e llama-index-core - 핵심 패키지를 설치합니다.
(선택) poetry install --with dev,docs - 대부분의 로컬 개발에 필요한 모든 의존성을 설치합니다.

그다음 필요에 따라 pip으로 통합을 설치할 수 있습니다. 예:

터미널 창

pip install -e llama-index-integrations/readers/llama-index-readers-file
pip install -e llama-index-integrations/llms/llama-index-llms-ollama

설치와 설정