Py之llama-parse：llama-parse(高效解析和表示文件)的簡介、安裝和使用方法、案例應用之詳細攻略

目錄

llama-parse的簡介

llama-parse的安裝和使用方法

1、安裝

2、使用方法

第一步，獲取API 密鑰

第二步，安裝LlamaIndex、LlamaParse

LLM之RAG之LlaMAIndex：llama-index(一塊輕快構建索引來查詢本地文檔的數據框架神器)的簡介、安裝、使用方法之詳細攻略

第三步，解析第一個 PDF 文件

第四步，將解析器集成為 SimpleDirectoryReader 中的默認 PDF 加載器：

llama-parse的案例應用

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llama-parse的簡介

2024年4月15日正式發布，LlamaParse 是由 LlamaIndex 創建的一個 API，用于高效解析和表示文件，以便使用 LlamaIndex 框架進行高效檢索和上下文增強。

LlamaParse 可以直接與 LlamaIndex 集成。免費計劃每天最多處理 1000 頁。付費計劃每周免費處理 7000 頁，超過部分每頁收費 0.3 美分。

llama-parse的安裝和使用方法

1、安裝

pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple?llama-parsepip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple -qU?llama-parse

# -q：這個參數表示安靜模式（quiet），它會減少輸出的信息，只顯示錯誤信息。
-U：這個參數表示升級模式（upgrade），它會升級指定的軟件包到最新版本。

2、使用方法

第一步，獲取API 密鑰

首先，登錄并從 LlamaCloud?獲取一個 API 密鑰。

第二步，安裝LlamaIndex、LlamaParse

然后，確保你安裝了最新版本的 LlamaIndex。
注意：如果你是從 v0.9.X 升級，我們建議你遵循我們的遷移指南，并且先卸載之前的版本。

pip uninstall llama-index ?# 如果從 v0.9.x 或更早版本升級，請運行此命令
pip install -U llama-index --upgrade --no-cache-dir --force-reinstall最后，安裝 LlamaParse 包：
pip install llama-parse

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第三步，解析第一個 PDF 文件

現在你可以運行以下代碼來解析你的第一個 PDF 文件：

現在你可以運行以下代碼來解析你的第一個 PDF 文件：
import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()
from llama_parse import LlamaParseparser = LlamaParse(api_key="llx-...",  # 也可以在環境變量中設置為 LLAMA_CLOUD_API_KEYresult_type="markdown",  # 可以選擇 "markdown" 或 "text"num_workers=4,  # 如果傳遞多個文件，則在 `num_workers` 個 API 調用中拆分verbose=True,language="en",  # 可以選擇定義語言，默認=en
)# 同步解析單個文件
documents = parser.load_data("./my_file.pdf")
# 同步解析多個文件
documents = parser.load_data(["./my_file1.pdf", "./my_file2.pdf"])
# 異步解析單個文件
documents = await parser.aload_data("./my_file.pdf")
# 異步解析多個文件
documents = await parser.aload_data(["./my_file1.pdf", "./my_file2.pdf"])
與 SimpleDirectoryReader 一起使用

第四步，將解析器集成為 SimpleDirectoryReader 中的默認 PDF 加載器：

第四步，將解析器集成為 SimpleDirectoryReader 中的默認 PDF 加載器：
import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()from llama_parse import LlamaParse
from llama_index.core import SimpleDirectoryReaderparser = LlamaParse(api_key="llx-...",  # 也可以在環境變量中設置為 LLAMA_CLOUD_API_KEYresult_type="markdown",  # 可以選擇 "markdown" 或 "text"verbose=True,
)file_extractor = {".pdf": parser}
documents = SimpleDirectoryReader("./data", file_extractor=file_extractor
).load_data()
SimpleDirectoryReader 的完整文檔可以在 LlamaIndex 文檔中找到。

llama-parse的案例應用

持續更新中……