import{s as ae,n as le,o as ie}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as oe,i as me,g as i,s as a,r as B,A as re,h as o,f as s,c as l,j as te,u as Q,x as r,k as se,y as ue,a as n,v as W,d as D,t as G,w as N}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{H as ne}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";import{E as ce}from"../chunks/getInferenceSnippets.54ddb825.js";function pe(O){let m,_,w,C,u,T,c,R='Bienvenue dans ce module, où vous allez apprendre à créer des agents propulsés par des LLM en utilisant la boîte à outils <a href="https://www.llamaindex.ai/" rel="nofollow">LlamaIndex</a>.',H,p,F="LlamaIndex est <strong>une boîte à outils complète pour créer des agents sur vos données en utilisant des index et des <em>workflows</em></strong>. Pour ce cours, nous nous concentrerons sur trois parties principales qui aident à construire des agents dans LlamaIndex : <strong>les <em>Components</em></strong>, <strong>les <em>Agents</em> et <em>Tools</em></strong> et <strong>les <em>Workflows</em></strong>.",M,d,J='<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit2/llama-index/thumbnail.png" alt="LlamaIndex"/>',I,f,K="Examinons ces parties clés de LlamaIndex et comment elles aident avec les agents :",P,g,V="<li><strong>Les <em>Components</em></strong> : Ce sont les blocs de construction de base que vous utilisez dans LlamaIndex. Ceux-ci incluent des éléments comme les <em>prompts</em>, les modèles et les bases de données. Les <em>components</em> aident souvent à connecter LlamaIndex avec d’autres outils et bibliothèques.</li> <li><strong>Les <em>Tools</em></strong> : Les <em>tools</em> sont des <em>components</em> qui fournissent des capacités spécifiques comme la recherche, le calcul ou l’accès à des services externes. Ce sont les blocs de construction qui permettent aux agents d’effectuer des tâches.</li> <li><strong>Les <em>Agents</em></strong> : Les <em>agents</em> sont des <em>components</em> autonomes qui peuvent utiliser des <em>tools</em> et prendre des décisions. Ils coordonnent l’utilisation des <em>tools</em> pour accomplir des objectifs complexes.</li> <li><strong>Les <em>Workflows</em></strong> : Ce sont des processus étape par étape qui traitent la logique ensemble. Les <em>workflows</em> ou <em>agentic workflows</em> sont un moyen de structurer le comportement agentique sans l’utilisation explicite d’<em>agents</em>.</li>",k,x,y,v,X="Bien que LlamaIndex fasse certaines choses similaires à d’autres <em>frameworks</em> comme <em>smolagents</em>, il présente quelques avantages clés :",A,L,Y="<li><strong>Système de <em>workflow</em> clair</strong> : Les <em>workflows</em> aident à décomposer comment les agents doivent prendre des décisions étape par étape en utilisant une syntaxe événementielle et asynchrone. Cela vous aide à composer et organiser clairement votre logique.</li> <li><strong><em>Parsing</em> avancé de documents avec <em>LlamaParse</em></strong> : <em>LlamaParse</em> a été créé spécifiquement pour LlamaIndex, donc l’intégration est transparente, bien que ce soit une fonctionnalité payante.</li> <li><strong>Nombreux <em>Components</em> prêts à l’emploi</strong> : LlamaIndex existe depuis un certain temps, donc il fonctionne avec beaucoup d’autres <em>frameworks</em>. Cela signifie qu’il dispose de nombreux <em>components</em> testés et fiables, comme des LLM, des <em>retrievers</em>, des index, et plus encore.</li> <li><strong><em>LlamaHub</em></strong> : est un registre de centaines de ces <em>components</em>, <em>agents</em> et <em>outils</em> que vous pouvez utiliser dans LlamaIndex.</li>",E,q,Z=`Tous ces concepts sont nécessaires dans différents scénarios pour créer des agents utiles.
Dans les sections suivantes, nous examinerons chacun de ces concepts en détail.
Après avoir acquis la maîtrise les concepts, nous utiliserons nos nouvelles connaissances pour <strong>créer des cas d’usage appliqués avec Alfred l’agent</strong> !`,z,b,ee="Prendre en main sur LlamaIndex est excitant, n’est-ce pas ? Alors, qu’attendons-nous ? Commençons par <strong>trouver et installer les intégrations dont nous avons besoin en utilisant <em>LlamaHub</em> ! 🚀</strong>",j,h,S,$,U;return u=new ne({props:{title:"Introduction à LlamaIndex",local:"introduction-à-llamaindex",headingTag:"h1"}}),x=new ne({props:{title:"Qu’est-ce qui rend LlamaIndex spécial ?",local:"quest-ce-qui-rend-llamaindex-spécial-",headingTag:"h2"}}),h=new ce({props:{source:"https://github.com/huggingface/agents-course/blob/main/units/fr/unit2/llama-index/introduction.mdx"}}),{c(){m=i("meta"),_=a(),w=i("p"),C=a(),B(u.$$.fragment),T=a(),c=i("p"),c.innerHTML=R,H=a(),p=i("p"),p.innerHTML=F,M=a(),d=i("p"),d.innerHTML=J,I=a(),f=i("p"),f.textContent=K,P=a(),g=i("ul"),g.innerHTML=V,k=a(),B(x.$$.fragment),y=a(),v=i("p"),v.innerHTML=X,A=a(),L=i("ul"),L.innerHTML=Y,E=a(),q=i("p"),q.innerHTML=Z,z=a(),b=i("p"),b.innerHTML=ee,j=a(),B(h.$$.fragment),S=a(),$=i("p"),this.h()},l(e){const t=re("svelte-u9bgzb",document.head);m=o(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(s),_=l(e),w=o(e,"P",{}),te(w).forEach(s),C=l(e),Q(u.$$.fragment,e),T=l(e),c=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(c)!=="svelte-zb4vvc"&&(c.innerHTML=R),H=l(e),p=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(p)!=="svelte-ppsnoa"&&(p.innerHTML=F),M=l(e),d=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(d)!=="svelte-xchtbh"&&(d.innerHTML=J),I=l(e),f=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(f)!=="svelte-1rpk0y9"&&(f.textContent=K),P=l(e),g=o(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),r(g)!=="svelte-1lx7vmp"&&(g.innerHTML=V),k=l(e),Q(x.$$.fragment,e),y=l(e),v=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(v)!=="svelte-21txok"&&(v.innerHTML=X),A=l(e),L=o(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),r(L)!=="svelte-zyv0ch"&&(L.innerHTML=Y),E=l(e),q=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(q)!=="svelte-1jk5sv3"&&(q.innerHTML=Z),z=l(e),b=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),r(b)!=="svelte-1mn9qja"&&(b.innerHTML=ee),j=l(e),Q(h.$$.fragment,e),S=l(e),$=o(e,"P",{}),te($).forEach(s),this.h()},h(){se(m,"name","hf:doc:metadata"),se(m,"content",de)},m(e,t){ue(document.head,m),n(e,_,t),n(e,w,t),n(e,C,t),W(u,e,t),n(e,T,t),n(e,c,t),n(e,H,t),n(e,p,t),n(e,M,t),n(e,d,t),n(e,I,t),n(e,f,t),n(e,P,t),n(e,g,t),n(e,k,t),W(x,e,t),n(e,y,t),n(e,v,t),n(e,A,t),n(e,L,t),n(e,E,t),n(e,q,t),n(e,z,t),n(e,b,t),n(e,j,t),W(h,e,t),n(e,S,t),n(e,$,t),U=!0},p:le,i(e){U||(D(u.$$.fragment,e),D(x.$$.fragment,e),D(h.$$.fragment,e),U=!0)},o(e){G(u.$$.fragment,e),G(x.$$.fragment,e),G(h.$$.fragment,e),U=!1},d(e){e&&(s(_),s(w),s(C),s(T),s(c),s(H),s(p),s(M),s(d),s(I),s(f),s(P),s(g),s(k),s(y),s(v),s(A),s(L),s(E),s(q),s(z),s(b),s(j),s(S),s($)),s(m),N(u,e),N(x,e),N(h,e)}}}const de='{"title":"Introduction à LlamaIndex","local":"introduction-à-llamaindex","sections":[{"title":"Qu’est-ce qui rend LlamaIndex spécial ?","local":"quest-ce-qui-rend-llamaindex-spécial-","sections":[],"depth":2}],"depth":1}';function fe(O){return ie(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class qe extends oe{constructor(m){super(),me(this,m,fe,pe,ae,{})}}export{qe as component};
