
使用场景
开发者可以使用该工具包在 ComfyUI 平台上创建自定义的语言处理节点。
研究人员可以利用 Llama-Index 进行高效的语言模型检索,提升研究效率。
教育机构可以利用该工具包进行语言模型的教学和演示。
产品特色
集成了检索增强生成(RAG)工具 Llama-Index,提供高效的语言模型检索能力。
集成了微软的 AutoGen 和 LlaVA-Next,增强了语言生成和处理能力。
通过 ComfyUI 的可适应节点接口,提升了平台的灵活性和扩展性。
支持创建可对话的代理,提供了丰富的交互体验。
支持使用 Groq LLM 模型进行搜索,展示了 Tavily 研究节点的功能。
支持使用 Scale SERP 进行搜索,并展示了如何使用不同模型进行相同设置。
支持将搜索结果转换为 JSON 输出,方便与其他系统集成。
使用教程
1. 设置虚拟环境(如有必要)。
2. 导航到 ComfyUI/custom_nodes。
3. 克隆仓库:git clone https://github.com/get-salt-AI/SaltAI_LlamaIndex。
4. 切换到克隆的目录:cd SaltAI_Llama-index。
5. 安装依赖项:使用 Python venv 或 ComfyUI Portable 安装 pip 依赖。
6. 安装 ComfyUI-Manager,并在 ComfyUI 中搜索并安装节点包 'SaltAI_LlamaIndex'。
7. 重启服务器并刷新浏览器。
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