Integrari / SDK & toolsTransactional
LlamaIndex prin LongDay
Construieste RAG complex pe LlamaIndex folosind LongDay ca LLM și embeddings backend.
Raspuns scurt
LlamaIndex accepta api_base și api_key in OpenAI și OpenAIEmbedding; conectezi RAG-ul tau la LongDay fără modificari de logica.
Problema concreta
Echipele care indexeaza arhive mari vor sa pastreze LlamaIndex pipelines, dar sa aiba control de buget pe indexing și runtime.
Cum o rezolva LongDay
Folosesti OpenAI și OpenAIEmbedding din llama-index-llms-openai/llama-index-embeddings-openai cu api_base și api_key Router. Cheie 'indexing' separata cu buget mare; cheie 'runtime' cu buget mai mic.
Fluxuri uzuale
- pip install llama-index llama-index-llms-openai llama-index-embeddings-openai.
- Setings.llm și Settings.embed_model spre Router.
- Indexare batch cu cheia 'indexing'.
- Query engine cu cheia 'runtime'.
Modele recomandate
gpt-5.4-minitext-embedding-3-smalltext-embedding-3-large
Disponibilitatea reala se verifica live in /models.
| Control | De ce conteaza |
|---|---|
| Doua chei | Indexing separat de runtime pentru cost vizibil. |
| Embeddings | text-embedding-3-small pentru index, large pentru reranker. |
| Query engine | Toate query engines funcționează nativ. |
Python (LlamaIndex)py
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
from llama_index.core import Settings
Settings.llm = OpenAI(model="gpt-5.4-mini",
api_base="https://api.longday.io/v1",
api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"])
Settings.embed_model = OpenAIEmbedding(
model="text-embedding-3-small",
api_base="https://api.longday.io/v1",
api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"])Reguli si limite
- Versiune. llama-index >= 0.10.
- Reranker. Verifica dacă modelul reranker este in /models.
- Cost embedding. Mare batch poate genera cost serios; cap pe cheie.
Integrare rapida
Foloseste endpointul https://api.longday.io/v1, trimite cheia caAuthorization: Bearer <router_api_key> si verifica pagina/modelsinainte de productie.