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LlamaHub 소개

LlamaHub는 LlamaIndex 내에서 사용할 수 있는 수백 개의 통합, 에이전트, 툴의 레지스트리입니다.

이 강의에서 다양한 통합을 사용할 것이므로, 먼저 LlamaHub와 그것이 어떻게 우리를 도울 수 있는지 살펴보겠습니다.

필요한 구성 요소의 의존성을 찾고 설치하는 방법을 살펴보겠습니다.

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설치

LlamaIndex 설치 지침은 LlamaHub에서 잘 구조화된 개요로 제공됩니다. 처음에는 조금 압도적일 수 있지만, 대부분의 설치 명령어는 일반적으로 기억하기 쉬운 형식을 따릅니다:

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

Hugging Face 추론 API 통합을 사용하여 LLM과 임베딩 구성 요소의 의존성을 설치해보겠습니다.

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

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사용법

설치되면 사용 패턴을 볼 수 있습니다. 가져오기 경로가 설치 명령어를 따르는 것을 알 수 있을 것입니다! 아래에서 LLM 구성 요소를 위한 Hugging Face 추론 API 사용의 예를 볼 수 있습니다.

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

    # .env 파일 로드
    load_dotenv()

    # 환경 변수에서 HF_TOKEN 검색
    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("안녕하세요, 어떻게 지내시나요?")
    print(response)
    # 잘 지내고 있습니다, 오늘 어떻게 도와드릴까요?

훌륭합니다, 이제 필요한 구성 요소의 통합을 찾고, 설치하고, 사용하는 방법을 알게 되었습니다. 구성 요소에 대해 더 깊이 들어가서 우리만의 에이전트를 구축하는 데 어떻게 사용할 수 있는지 살펴보겠습니다.

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