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。