Merge main into sweep/add-loading-indicator

.changeset/config.json

@@ -1,7 +1,7 @@
 {
   "$schema": "https://unpkg.com/@changesets/config@2.3.1/schema.json",
   "changelog": "@changesets/cli/changelog",
-  "commit": true,
+  "commit": false,
   "fixed": [],
   "linked": [],
   "access": "public",

.changeset/eleven-doors-explode.md

@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+"llamaindex": patch
+---
+
+Fixes to the PGVectorStore (thanks @mtutty)

.changeset/four-jobs-play.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+---
+"create-llama": patch
+---
+
+- Added option to create a new project based on community templates
+- Added OpenAI model selector for NextJS projects
+- Added GPT4 Vision support (and file upload)

.changeset/tidy-eyes-jump.md

@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+"llamaindex": patch
+---
+
+Add GPT-4 Vision support

.devcontainer/devcontainer.json

@@ -4,6 +4,6 @@
     "ghcr.io/devcontainers/features/node:1": {},
     "ghcr.io/devcontainers-contrib/features/turborepo-npm:1": {},
     "ghcr.io/devcontainers-contrib/features/typescript:2": {},
-    "ghcr.io/devcontainers-contrib/features/pnpm:2": {},
-  },
+    "ghcr.io/devcontainers-contrib/features/pnpm:2": {}
+  }
 }

.eslintrc.js

@@ -7,8 +7,4 @@ module.exports = {
       rootDir: ["apps/*/"],
     },
   },
-  rules: {
-    "max-params": ["error", 4],
-  },
-  ignorePatterns: ["dist/"],
 };

.github/workflows/e2e.yml

@@ -1,68 +0,0 @@
-name: E2E Tests
-on:
-  push:
-    branches: [main]
-  pull_request:
-    paths:
-      - "packages/create-llama/**"
-      - ".github/workflows/e2e.yml"
-    branches: [main]
-
-env:
-  POETRY_VERSION: "1.6.1"
-
-jobs:
-  e2e:
-    name: create-llama
-    timeout-minutes: 60
-    strategy:
-      fail-fast: true
-      matrix:
-        node-version: [18, 20]
-        python-version: ["3.11"]
-        os: [macos-latest, windows-latest]
-    defaults:
-      run:
-        shell: bash
-    runs-on: ${{ matrix.os }}
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@v4
-      - name: Set up python ${{ matrix.python-version }}
-        uses: actions/setup-python@v4
-        with:
-          python-version: ${{ matrix.python-version }}
-      - name: Install Poetry
-        uses: snok/install-poetry@v1
-        with:
-          version: ${{ env.POETRY_VERSION }}
-      - uses: pnpm/action-setup@v2
-      - name: Setup Node.js ${{ matrix.node-version }}
-        uses: actions/setup-node@v4
-        with:
-          node-version: ${{ matrix.node-version }}
-          cache: "pnpm"
-      - name: Install dependencies
-        run: pnpm install
-      - name: Install Playwright Browsers
-        run: pnpm exec playwright install --with-deps
-        working-directory: ./packages/create-llama
-      - name: Build create-llama
-        run: pnpm run build
-        working-directory: ./packages/create-llama
-      - name: Pack
-        run: pnpm pack --pack-destination ./output
-        working-directory: ./packages/create-llama
-      - name: Extract Pack
-        run: tar -xvzf ./output/*.tgz -C ./output
-        working-directory: ./packages/create-llama
-      - name: Run Playwright tests
-        run: pnpm exec playwright test
-        env:
-          OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
-        working-directory: ./packages/create-llama
-      - uses: actions/upload-artifact@v3
-        if: always()
-        with:
-          name: playwright-report
-          path: ./packages/create-llama/playwright-report/
-          retention-days: 30

.github/workflows/lint_on_push_or_pull.yml

@@ -14,16 +14,12 @@ jobs:
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
       - uses: pnpm/action-setup@v2
-        with:
-          version: latest
       - name: Setup Node.js
         uses: actions/setup-node@v4
         with:
-          node-version-file: ".nvmrc"
+          node-version-file: '.nvmrc'
           cache: "pnpm"
       - name: Install dependencies
         run: pnpm install
       - name: Run lint
         run: pnpm run lint
-      - name: Run Prettier
-        run: pnpm run format

.github/workflows/test.yml

@@ -12,55 +12,9 @@ jobs:
       - name: Setup Node.js
         uses: actions/setup-node@v4
         with:
-          node-version-file: ".nvmrc"
+          node-version-file: '.nvmrc'
           cache: "pnpm"
       - name: Install dependencies
         run: pnpm install
       - name: Run tests
         run: pnpm run test
-  typecheck:
-    runs-on: ubuntu-latest
-
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@v4
-      - uses: pnpm/action-setup@v2
-      - name: Setup Node.js
-        uses: actions/setup-node@v4
-        with:
-          node-version-file: ".nvmrc"
-          cache: "pnpm"
-      - name: Install dependencies
-        run: pnpm install
-      - name: Build
-        run: pnpm run build --filter llamaindex
-      - name: Run Type Check
-        run: pnpm run type-check
-      - name: Run Circular Dependency Check
-        run: pnpm run circular-check
-        working-directory: ./packages/core
-  typecheck-examples:
-    runs-on: ubuntu-latest
-
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@v4
-      - uses: pnpm/action-setup@v2
-      - name: Setup Node.js
-        uses: actions/setup-node@v4
-        with:
-          node-version-file: ".nvmrc"
-          cache: "pnpm"
-      - name: Install dependencies
-        run: pnpm install
-      - name: Build
-        run: pnpm run build --filter llamaindex
-      - name: Copy examples
-        run: rsync -rv --exclude=node_modules ./examples ${{ runner.temp }}
-      - name: Pack
-        run: pnpm pack --pack-destination ${{ runner.temp }}
-        working-directory: packages/core
-      - name: Install llamaindex
-        run: npm add ${{ runner.temp }}/*.tgz
-        working-directory: ${{ runner.temp }}/examples
-      - name: Run Type Check
-        run: npx tsc --project ./tsconfig.json
-        working-directory: ${{ runner.temp }}/examples

.gitignore

@@ -37,13 +37,6 @@ yarn-error.log*
 .vercel
 
 dist/
-lib/
 
-.cache
-test-results/
-playwright-report/
-blob-report/
-playwright/.cache/
-
-# intellij
-**/.idea
+# vs code
+.vscode/launch.json

.husky/pre-commit

@@ -1,3 +1,5 @@
-pnpm format
+#!/usr/bin/env sh
+. "$(dirname -- "$0")/_/husky.sh"
+
 pnpm lint
 npx lint-staged

.husky/pre-push

@@ -1 +1,4 @@
+#!/usr/bin/env sh
+. "$(dirname -- "$0")/_/husky.sh"
+
 pnpm test

.npmrc

@@ -1,2 +1 @@
 auto-install-peers = true
-enable-pre-post-scripts = true

.prettierignore

@@ -1,6 +0,0 @@
-apps/docs/i18n
-apps/docs/docs/api
-pnpm-lock.yaml
-lib/
-dist/
-.docusaurus/

.vscode/launch.json

@@ -1,17 +0,0 @@
-{
-  // Use IntelliSense to learn about possible attributes.
-  // Hover to view descriptions of existing attributes.
-  // For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
-  "version": "0.2.0",
-  "configurations": [
-    {
-      "type": "node",
-      "request": "launch",
-      "name": "Debug Example",
-      "skipFiles": ["<node_internals>/**"],
-      "runtimeExecutable": "pnpm",
-      "cwd": "${workspaceFolder}/examples",
-      "runtimeArgs": ["ts-node", "${fileBasename}"]
-    }
-  ]
-}

.vscode/settings.json

@@ -5,11 +5,5 @@
   "[xml]": {
     "editor.defaultFormatter": "redhat.vscode-xml"
   },
-  "jest.rootPath": "./packages/core",
-  "[python]": {
-    "editor.defaultFormatter": "ms-python.black-formatter"
-  },
-  "[jsonc]": {
-    "editor.defaultFormatter": "esbenp.prettier-vscode"
-  }
-}
+  "jest.rootPath": "./packages/core"
+}

CONTRIBUTING.md

@@ -8,7 +8,7 @@ Right now there are two packages of importance:
 
 packages/core which is the main NPM library llamaindex
 
-examples is where the demo code lives
+apps/simple is where the demo code lives
 
 ### Turborepo docs
 
@@ -47,7 +47,7 @@ We use Jest https://jestjs.io/ to write our test cases. Jest comes with a bunch
 
 ### Demo applications
 
-There is an existing ["example"](/examples/README.md) demos folder with mainly NodeJS scripts. Feel free to add additional demos to that folder. If you would like to try out your changes in the core package with a new demo, you need to run the build command in the README.
+There is an existing ["simple"](/apps/simple/README.md) demos folder with mainly NodeJS scripts. Feel free to add additional demos to that folder. If you would like to try out your changes in the core package with a new demo, you need to run the build command in the README.
 
 You can create new demo applications in the apps folder. Just run pnpm init in the folder after you create it to create its own package.json
 
@@ -56,7 +56,7 @@ You can create new demo applications in the apps folder. Just run pnpm init in t
 To install packages for a specific package or demo application, run
 
 ```
-pnpm add [NPM Package] --filter [package or application i.e. core or docs]
+pnpm add [NPM Package] --filter [package or application i.e. core or simple]
 ```
 
 To install packages for every package or application run

README.md

@@ -1,27 +1,18 @@
 # LlamaIndex.TS
 
-[![NPM Version](https://img.shields.io/npm/v/llamaindex)](https://www.npmjs.com/package/llamaindex)
-[![NPM License](https://img.shields.io/npm/l/llamaindex)](https://www.npmjs.com/package/llamaindex)
-[![NPM Downloads](https://img.shields.io/npm/dm/llamaindex)](https://www.npmjs.com/package/llamaindex)
-[![Discord](https://img.shields.io/discord/1059199217496772688)](https://discord.com/invite/eN6D2HQ4aX)
-
 LlamaIndex is a data framework for your LLM application.
 
 Use your own data with large language models (LLMs, OpenAI ChatGPT and others) in Typescript and Javascript.
 
 Documentation: https://ts.llamaindex.ai/
 
-Try examples online:
-
-[![Open in Stackblitz](https://developer.stackblitz.com/img/open_in_stackblitz.svg)](https://stackblitz.com/github/run-llama/LlamaIndexTS/tree/main/examples)
-
 ## What is LlamaIndex.TS?
 
 LlamaIndex.TS aims to be a lightweight, easy to use set of libraries to help you integrate large language models into your applications with your own data.
 
 ## Getting started with an example:
 
-LlamaIndex.TS requires Node v18 or higher. You can download it from https://nodejs.org or use https://nvm.sh (our preferred option).
+LlamaIndex.TS requries Node v18 or higher. You can download it from https://nodejs.org or use https://nvm.sh (our preferred option).
 
 In a new folder:
 
@@ -56,9 +47,9 @@ async function main() {
 
   // Query the index
   const queryEngine = index.asQueryEngine();
-  const response = await queryEngine.query({
-    query: "What did the author do in college?",
-  });
+  const response = await queryEngine.query(
+    "What did the author do in college?",
+  );
 
   // Output response
   console.log(response.toString());
@@ -95,7 +86,7 @@ Check out our NextJS playground at https://llama-playground.vercel.app/. The sou
 
 ## Note: NextJS:
 
-If you're using NextJS App Router, you'll need to use the NodeJS runtime (default) and add the following config to your next.config.js to have it use imports/exports in the same way Node does.
+If you're using NextJS App Router, you'll need to use the NodeJS runtime (default) and add the follow config to your next.config.js to have it use imports/exports in the same way Node does.
 
 ```js
 export const runtime = "nodejs"; // default
@@ -106,15 +97,7 @@ export const runtime = "nodejs"; // default
 /** @type {import('next').NextConfig} */
 const nextConfig = {
   experimental: {
-    serverComponentsExternalPackages: ["pdf2json"],
-  },
-  webpack: (config) => {
-    config.resolve.alias = {
-      ...config.resolve.alias,
-      sharp$: false,
-      "onnxruntime-node$": false,
-    };
-    return config;
+    serverComponentsExternalPackages: ["pdf-parse"], // Puts pdf-parse in actual NodeJS mode with NextJS App Router
   },
 };
 
@@ -126,7 +109,6 @@ module.exports = nextConfig;
 - OpenAI GPT-3.5-turbo and GPT-4
 - Anthropic Claude Instant and Claude 2
 - Llama2 Chat LLMs (70B, 13B, and 7B parameters)
-- MistralAI Chat LLMs
 
 ## Contributing:
 

apps/docs/.gitignore

@@ -7,7 +7,6 @@
 # Generated files
 .docusaurus
 .cache-loader
-lib
 
 # Misc
 .DS_Store

apps/docs/CHANGELOG.md

@@ -1,7 +0,0 @@
-# docs
-
-## 0.0.1
-
-### Patch Changes
-
-- 3154f52: chore: add qdrant readme

apps/docs/docs/concepts.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 sidebar_position: 3
 ---
 
-# Concepts
+# High-Level Concepts
 
 LlamaIndex.TS helps you build LLM-powered applications (e.g. Q&A, chatbot) over custom data.
 
@@ -18,7 +18,7 @@ LlamaIndex uses a two stage method when using an LLM with your data:
 1. **indexing stage**: preparing a knowledge base, and
 2. **querying stage**: retrieving relevant context from the knowledge to assist the LLM in responding to a question
 
-![](../_static/concepts/rag.jpg)
+![](./_static/concepts/rag.jpg)
 
 This process is also known as Retrieval Augmented Generation (RAG).
 
@@ -30,14 +30,14 @@ Let's explore each stage in detail.
 
 LlamaIndex.TS help you prepare the knowledge base with a suite of data connectors and indexes.
 
-![](../_static/concepts/indexing.jpg)
+![](./_static/concepts/indexing.jpg)
 
-[**Data Loaders**](../modules/data_loader.md):
+[**Data Loaders**](./modules/high_level/data_loader.md):
 A data connector (i.e. `Reader`) ingest data from different data sources and data formats into a simple `Document` representation (text and simple metadata).
 
-[**Documents / Nodes**](../modules/documents_and_nodes.md): A `Document` is a generic container around any data source - for instance, a PDF, an API output, or retrieved data from a database. A `Node` is the atomic unit of data in LlamaIndex and represents a "chunk" of a source `Document`. It's a rich representation that includes metadata and relationships (to other nodes) to enable accurate and expressive retrieval operations.
+[**Documents / Nodes**](./modules/high_level/documents_and_nodes.md): A `Document` is a generic container around any data source - for instance, a PDF, an API output, or retrieved data from a database. A `Node` is the atomic unit of data in LlamaIndex and represents a "chunk" of a source `Document`. It's a rich representation that includes metadata and relationships (to other nodes) to enable accurate and expressive retrieval operations.
 
-[**Data Indexes**](../modules/data_index.md):
+[**Data Indexes**](./modules/high_level/data_index.md):
 Once you've ingested your data, LlamaIndex helps you index data into a format that's easy to retrieve.
 
 Under the hood, LlamaIndex parses the raw documents into intermediate representations, calculates vector embeddings, and stores your data in-memory or to disk.
@@ -56,23 +56,23 @@ LlamaIndex provides composable modules that help you build and integrate RAG pip
 
 These building blocks can be customized to reflect ranking preferences, as well as composed to reason over multiple knowledge bases in a structured way.
 
-![](../_static/concepts/querying.jpg)
+![](./_static/concepts/querying.jpg)
 
 #### Building Blocks
 
-[**Retrievers**](../modules/retriever.md):
+[**Retrievers**](./modules/low_level/retriever.md):
 A retriever defines how to efficiently retrieve relevant context from a knowledge base (i.e. index) when given a query.
 The specific retrieval logic differs for difference indices, the most popular being dense retrieval against a vector index.
 
-[**Response Synthesizers**](../modules/response_synthesizer.md):
+[**Response Synthesizers**](./modules/low_level/response_synthesizer.md):
 A response synthesizer generates a response from an LLM, using a user query and a given set of retrieved text chunks.
 
 #### Pipelines
 
-[**Query Engines**](../modules/query_engine.md):
+[**Query Engines**](./modules/high_level/query_engine.md):
 A query engine is an end-to-end pipeline that allow you to ask question over your data.
 It takes in a natural language query, and returns a response, along with reference context retrieved and passed to the LLM.
 
-[**Chat Engines**](../modules/chat_engine.md):
+[**Chat Engines**](./modules/high_level/chat_engine.md):
 A chat engine is an end-to-end pipeline for having a conversation with your data
 (multiple back-and-forth instead of a single question & answer).

apps/docs/docs/end_to_end.md

@@ -0,0 +1,45 @@
+---
+sidebar_position: 4
+---
+
+# End to End Examples
+
+We include several end-to-end examples using LlamaIndex.TS in the repository
+
+Check out the examples below or try them out and complete them in minutes with interactive Github Codespace tutorials provided by Dev-Docs [here](https://codespaces.new/team-dev-docs/lits-dev-docs-playground?devcontainer_path=.devcontainer%2Fjavascript_ltsquickstart%2Fdevcontainer.json):
+
+## [Chat Engine](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/chatEngine.ts)
+
+Read a file and chat about it with the LLM.
+
+## [Vector Index](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/vectorIndex.ts)
+
+Create a vector index and query it. The vector index will use embeddings to fetch the top k most relevant nodes. By default, the top k is 2.
+
+## [Summary Index](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/summaryIndex.ts)
+
+Create a list index and query it. This example also use the `LLMRetriever`, which will use the LLM to select the best nodes to use when generating answer.
+
+## [Save / Load an Index](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/storageContext.ts)
+
+Create and load a vector index. Persistance to disk in LlamaIndex.TS happens automatically once a storage context object is created.
+
+## [Customized Vector Index](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/vectorIndexCustomize.ts)
+
+Create a vector index and query it, while also configuring the the `LLM`, the `ServiceContext`, and the `similarity_top_k`.
+
+## [OpenAI LLM](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/openai.ts)
+
+Create an OpenAI LLM and directly use it for chat.
+
+## [Llama2 DeuceLLM](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/llamadeuce.ts)
+
+Create a Llama-2 LLM and directly use it for chat.
+
+## [SubQuestionQueryEngine](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/subquestion.ts)
+
+Uses the `SubQuestionQueryEngine`, which breaks complex queries into multiple questions, and then aggreates a response across the answers to all sub-questions.
+
+## [Low Level Modules](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/lowlevel.ts)
+
+This example uses several low-level components, which removes the need for an actual query engine. These components can be used anywhere, in any application, or customized and sub-classed to meet your own needs.

apps/docs/docs/environments.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+---
+sidebar_position: 5
+---
+
+# Environments
+
+LlamaIndex currently officially supports NodeJS 18 and NodeJS 20.
+
+## NextJS App Router
+
+If you're using NextJS App Router route handlers/serverless functions, you'll need to use the NodeJS mode:
+
+```js
+export const runtime = "nodejs"; // default
+```
+
+and you'll need to add an exception for pdf-parse in your next.config.js
+
+```js
+// next.config.js
+/** @type {import('next').NextConfig} */
+const nextConfig = {
+  experimental: {
+    serverComponentsExternalPackages: ["pdf-parse"], // Puts pdf-parse in actual NodeJS mode with NextJS App Router
+  },
+};
+
+module.exports = nextConfig;
+```

apps/docs/docs/examples/_category_.yml

@@ -1,2 +0,0 @@
-label: Examples
-position: 2

apps/docs/docs/examples/chat_engine.mdx

@@ -1,12 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 1
----
-
-import CodeBlock from "@theme/CodeBlock";
-import CodeSource from "!raw-loader!../../../../examples/chatEngine";
-
-# Chat Engine
-
-Chat Engine is a class that allows you to create a chatbot from a retriever. It is a wrapper around a retriever that allows you to chat with it in a conversational manner.
-
-<CodeBlock language="ts">{CodeSource}</CodeBlock>

apps/docs/docs/examples/more_examples.mdx

@@ -1,7 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 5
----
-
-# More examples
-
-You can check out more examples in the [examples](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/tree/main/examples) folder of the repository.

apps/docs/docs/examples/save_load_index.mdx

@@ -1,10 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 4
----
-
-import CodeBlock from "@theme/CodeBlock";
-import CodeSource from "!raw-loader!../../../../examples/storageContext";
-
-# Save/Load an Index
-
-<CodeBlock language="ts">{CodeSource}</CodeBlock>

apps/docs/docs/examples/summary_index.mdx

@@ -1,10 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 3
----
-
-import CodeBlock from "@theme/CodeBlock";
-import CodeSource from "!raw-loader!../../../../examples/summaryIndex";
-
-# Summary Index
-
-<CodeBlock language="ts">{CodeSource}</CodeBlock>

apps/docs/docs/examples/vector_index.mdx

@@ -1,10 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 2
----
-
-import CodeBlock from "@theme/CodeBlock";
-import CodeSource from "!raw-loader!../../../../examples/vectorIndex";
-
-# Vector Index
-
-<CodeBlock language="ts">{CodeSource}</CodeBlock>

apps/docs/docs/getting_started/_category_.yml

@@ -1,2 +0,0 @@
-label: Getting Started
-position: 1

apps/docs/docs/getting_started/environments.md

@@ -1,15 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 2
----
-
-# Environments
-
-LlamaIndex currently officially supports NodeJS 18 and NodeJS 20.
-
-## NextJS App Router
-
-If you're using NextJS App Router route handlers/serverless functions, you'll need to use the NodeJS mode:
-
-```js
-export const runtime = "nodejs"; // default
-```

apps/docs/docs/installation.mdx

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-sidebar_position: 0
+sidebar_position: 1
 ---
 
 # Installation and Setup

apps/docs/docs/introduction.md

@@ -37,9 +37,9 @@ For more complex applications, our lower-level APIs allow advanced users to cust
 
 `npm install llamaindex`
 
-Our documentation includes [Installation Instructions](./installation.mdx) and a [Starter Tutorial](./starter.md) to build your first application.
+Our documentation includes [Installation Instructions](./installation.md) and a [Starter Tutorial](./starter.md) to build your first application.
 
-Once you're up and running, [High-Level Concepts](./getting_started/concepts.md) has an overview of LlamaIndex's modular architecture. For more hands-on practical examples, look through our [End-to-End Tutorials](./end_to_end.md).
+Once you're up and running, [High-Level Concepts](./concepts.md) has an overview of LlamaIndex's modular architecture. For more hands-on practical examples, look through our [End-to-End Tutorials](./end_to_end.md).
 
 ## 🗺️ Ecosystem
 

apps/docs/docs/modules/documents_and_nodes/_category_.yml

@@ -1,2 +0,0 @@
-label: "Document / Nodes"
-position: 0

apps/docs/docs/modules/documents_and_nodes/metadata_extraction.md

@@ -1,45 +0,0 @@
-# Metadata Extraction Usage Pattern
-
-You can use LLMs to automate metadata extraction with our `Metadata Extractor` modules.
-
-Our metadata extractor modules include the following "feature extractors":
-
-- `SummaryExtractor` - automatically extracts a summary over a set of Nodes
-- `QuestionsAnsweredExtractor` - extracts a set of questions that each Node can answer
-- `TitleExtractor` - extracts a title over the context of each Node by document and combine them
-- `KeywordExtractor` - extracts keywords over the context of each Node
-
-Then you can chain the `Metadata Extractors` with the `IngestionPipeline` to extract metadata from a set of documents.
-
-```ts
-import {
-  IngestionPipeline,
-  TitleExtractor,
-  QuestionsAnsweredExtractor,
-  Document,
-  OpenAI,
-} from "llamaindex";
-
-async function main() {
-  const pipeline = new IngestionPipeline({
-    transformations: [
-      new TitleExtractor(),
-      new QuestionsAnsweredExtractor({
-        questions: 5,
-      }),
-    ],
-  });
-
-  const nodes = await pipeline.run({
-    documents: [
-      new Document({ text: "I am 10 years old. John is 20 years old." }),
-    ],
-  });
-
-  for (const node of nodes) {
-    console.log(node.metadata);
-  }
-}
-
-main().then(() => console.log("done"));
-```

apps/docs/docs/modules/high_level/_category_.yml

@@ -0,0 +1 @@
+label: High-Level Modules

apps/docs/docs/modules/high_level/chat_engine.md

@@ -11,16 +11,7 @@ const retriever = index.asRetriever();
 const chatEngine = new ContextChatEngine({ retriever });
 
 // start chatting
-const response = await chatEngine.chat({ message: query });
-```
-
-The `chat` function also supports streaming, just add `stream: true` as an option:
-
-```typescript
-const stream = await chatEngine.chat({ message: query, stream: true });
-for await (const chunk of stream) {
-  process.stdout.write(chunk.response);
-}
+const response = await chatEngine.chat(query);
 ```
 
 ## Api References

apps/docs/docs/modules/high_level/data_index.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-sidebar_position: 4
+sidebar_position: 2
 ---
 
 # Index

apps/docs/docs/modules/high_level/data_loader.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-sidebar_position: 3
+sidebar_position: 1
 ---
 
 # Reader / Loader

apps/docs/docs/modules/high_level/documents_and_nodes.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-sidebar_position: 1
+sidebar_position: 0
 ---
 
 # Documents and Nodes

apps/docs/docs/modules/high_level/query_engine.md

@@ -1,19 +1,14 @@
+---
+sidebar_position: 3
+---
+
 # QueryEngine
 
 A query engine wraps a `Retriever` and a `ResponseSynthesizer` into a pipeline, that will use the query string to fetech nodes and then send them to the LLM to generate a response.
 
 ```typescript
 const queryEngine = index.asQueryEngine();
-const response = await queryEngine.query({ query: "query string" });
-```
-
-The `query` function also supports streaming, just add `stream: true` as an option:
-
-```typescript
-const stream = await queryEngine.query({ query: "query string", stream: true });
-for await (const chunk of stream) {
-  process.stdout.write(chunk.response);
-}
+const response = await queryEngine.query("query string");
 ```
 
 ## Sub Question Query Engine

apps/docs/docs/modules/index.md

@@ -0,0 +1,31 @@
+# Core Modules
+
+LlamaIndex.TS offers several core modules, seperated into high-level modules for quickly getting started, and low-level modules for customizing key components as you need.
+
+## High-Level Modules
+
+- [**Document**](./high_level/documents_and_nodes.md): A document represents a text file, PDF file or other contiguous piece of data.
+
+- [**Node**](./high_level/documents_and_nodes.md): The basic data building block. Most commonly, these are parts of the document split into manageable pieces that are small enough to be fed into an embedding model and LLM.
+
+- [**Reader/Loader**](./high_level/data_loader.md): A reader or loader is something that takes in a document in the real world and transforms into a Document class that can then be used in your Index and queries. We currently support plain text files and PDFs with many many more to come.
+
+- [**Indexes**](./high_level/data_index.md): indexes store the Nodes and the embeddings of those nodes.
+
+- [**QueryEngine**](./high_level/query_engine.md): Query engines are what generate the query you put in and give you back the result. Query engines generally combine a pre-built prompt with selected nodes from your Index to give the LLM the context it needs to answer your query.
+
+- [**ChatEngine**](./high_level/chat_engine.md): A ChatEngine helps you build a chatbot that will interact with your Indexes.
+
+## Low Level Module
+
+- [**LLM**](./low_level/llm.md): The LLM class is a unified interface over a large language model provider such as OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, or Meta LLaMA. You can subclass it to write a connector to your own large language model.
+
+- [**Embedding**](./low_level/embedding.md): An embedding is represented as a vector of floating point numbers. OpenAI's text-embedding-ada-002 is our default embedding model and each embedding it generates consists of 1,536 floating point numbers. Another popular embedding model is BERT which uses 768 floating point numbers to represent each Node. We provide a number of utilities to work with embeddings including 3 similarity calculation options and Maximum Marginal Relevance
+
+- [**TextSplitter/NodeParser**](./low_level/node_parser.md): Text splitting strategies are incredibly important to the overall efficacy of the embedding search. Currently, while we do have a default, there's no one size fits all solution. Depending on the source documents, you may want to use different splitting sizes and strategies. Currently we support spliltting by fixed size, splitting by fixed size with overlapping sections, splitting by sentence, and splitting by paragraph. The text splitter is used by the NodeParser when splitting `Document`s into `Node`s.
+
+- [**Retriever**](./low_level/retriever.md): The Retriever is what actually chooses the Nodes to retrieve from the index. Here, you may wish to try retrieving more or fewer Nodes per query, changing your similarity function, or creating your own retriever for each individual use case in your application. For example, you may wish to have a separate retriever for code content vs. text content.
+
+- [**ResponseSynthesizer**](./low_level/response_synthesizer.md): The ResponseSynthesizer is responsible for taking a query string, and using a list of `Node`s to generate a response. This can take many forms, like iterating over all the context and refining an answer, or building a tree of summaries and returning the root summary.
+
+- [**Storage**](./low_level/storage.md): At some point you're going to want to store your indexes, data and vectors instead of re-running the embedding models every time. IndexStore, DocStore, VectorStore, and KVStore are abstractions that let you do that. Combined, they form the StorageContext. Currently, we allow you to persist your embeddings in files on the filesystem (or a virtual in memory file system), but we are also actively adding integrations to Vector Databases.

apps/docs/docs/modules/ingestion_pipeline/_category_.yml

@@ -1,2 +0,0 @@
-label: "Ingestion Pipeline"
-position: 2

apps/docs/docs/modules/ingestion_pipeline/index.md

@@ -1,99 +0,0 @@
-# Ingestion Pipeline
-
-An `IngestionPipeline` uses a concept of `Transformations` that are applied to input data.
-These `Transformations` are applied to your input data, and the resulting nodes are either returned or inserted into a vector database (if given).
-
-## Usage Pattern
-
-The simplest usage is to instantiate an IngestionPipeline like so:
-
-```ts
-import fs from "node:fs/promises";
-
-import {
-  Document,
-  IngestionPipeline,
-  MetadataMode,
-  OpenAIEmbedding,
-  TitleExtractor,
-  SimpleNodeParser,
-} from "llamaindex";
-
-async function main() {
-  // Load essay from abramov.txt in Node
-  const path = "node_modules/llamaindex/examples/abramov.txt";
-
-  const essay = await fs.readFile(path, "utf-8");
-
-  // Create Document object with essay
-  const document = new Document({ text: essay, id_: path });
-  const pipeline = new IngestionPipeline({
-    transformations: [
-      new SimpleNodeParser({ chunkSize: 1024, chunkOverlap: 20 }),
-      new TitleExtractor(),
-      new OpenAIEmbedding(),
-    ],
-  });
-
-  // run the pipeline
-  const nodes = await pipeline.run({ documents: [document] });
-
-  // print out the result of the pipeline run
-  for (const node of nodes) {
-    console.log(node.getContent(MetadataMode.NONE));
-  }
-}
-
-main().catch(console.error);
-```
-
-## Connecting to Vector Databases
-
-When running an ingestion pipeline, you can also chose to automatically insert the resulting nodes into a remote vector store.
-
-Then, you can construct an index from that vector store later on.
-
-```ts
-import fs from "node:fs/promises";
-
-import {
-  Document,
-  IngestionPipeline,
-  MetadataMode,
-  OpenAIEmbedding,
-  TitleExtractor,
-  SimpleNodeParser,
-  QdrantVectorStore,
-  VectorStoreIndex,
-} from "llamaindex";
-
-async function main() {
-  // Load essay from abramov.txt in Node
-  const path = "node_modules/llamaindex/examples/abramov.txt";
-
-  const essay = await fs.readFile(path, "utf-8");
-
-  const vectorStore = new QdrantVectorStore({
-    host: "http://localhost:6333",
-  });
-
-  // Create Document object with essay
-  const document = new Document({ text: essay, id_: path });
-  const pipeline = new IngestionPipeline({
-    transformations: [
-      new SimpleNodeParser({ chunkSize: 1024, chunkOverlap: 20 }),
-      new TitleExtractor(),
-      new OpenAIEmbedding(),
-    ],
-    vectorStore,
-  });
-
-  // run the pipeline
-  const nodes = await pipeline.run({ documents: [document] });
-
-  // create an index
-  const index = VectorStoreIndex.fromVectorStore(vectorStore);
-}
-
-main().catch(console.error);
-```

apps/docs/docs/modules/ingestion_pipeline/transformations.md

@@ -1,77 +0,0 @@
-# Transformations
-
-A transformation is something that takes a list of nodes as an input, and returns a list of nodes. Each component that implements the Transformatio class has both a `transform` definition responsible for transforming the nodes
-
-Currently, the following components are Transformation objects:
-
-- [SimpleNodeParser](../../api/classes/SimpleNodeParser.md)
-- [MetadataExtractor](../documents_and_nodes/metadata_extraction.md)
-- Embeddings
-
-## Usage Pattern
-
-While transformations are best used with with an IngestionPipeline, they can also be used directly.
-
-```ts
-import { SimpleNodeParser, TitleExtractor, Document } from "llamaindex";
-
-async function main() {
-  let nodes = new SimpleNodeParser().getNodesFromDocuments([
-    new Document({ text: "I am 10 years old. John is 20 years old." }),
-  ]);
-
-  const titleExtractor = new TitleExtractor();
-
-  nodes = await titleExtractor.transform(nodes);
-
-  for (const node of nodes) {
-    console.log(node.getContent(MetadataMode.NONE));
-  }
-}
-
-main().catch(console.error);
-```
-
-## Custom Transformations
-
-You can implement any transformation yourself by implementing the `TransformerComponent`.
-
-The following custom transformation will remove any special characters or punctutaion in text.
-
-```ts
-import { TransformerComponent, Node } from "llamaindex";
-
-class RemoveSpecialCharacters extends TransformerComponent {
-  async transform(nodes: Node[]): Promise<Node[]> {
-    for (const node of nodes) {
-      node.text = node.text.replace(/[^\w\s]/gi, "");
-    }
-
-    return nodes;
-  }
-}
-```
-
-These can then be used directly or in any IngestionPipeline.
-
-```ts
-import { IngestionPipeline, Document } from "llamaindex";
-
-async function main() {
-  const pipeline = new IngestionPipeline({
-    transformations: [new RemoveSpecialCharacters()],
-  });
-
-  const nodes = await pipeline.run({
-    documents: [
-      new Document({ text: "I am 10 years old. John is 20 years old." }),
-    ],
-  });
-
-  for (const node of nodes) {
-    console.log(node.getContent(MetadataMode.NONE));
-  }
-}
-
-main().catch(console.error);
-```

apps/docs/docs/modules/low_level/_category_.yml

@@ -0,0 +1 @@
+label: Low-Level Modules

apps/docs/docs/modules/low_level/embedding.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-sidebar_position: 3
+sidebar_position: 1
 ---
 
 # Embedding

apps/docs/docs/modules/low_level/llm.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-sidebar_position: 3
+sidebar_position: 0
 ---
 
 # LLM
@@ -16,18 +16,6 @@ const openaiLLM = new OpenAI({ model: "gpt-3.5-turbo", temperature: 0 });
 const serviceContext = serviceContextFromDefaults({ llm: openaiLLM });
 ```
 
-## Azure OpenAI
-
-To use Azure OpenAI, you only need to set a few environment variables.
-
-For example:
-
-```
-export AZURE_OPENAI_KEY="<YOUR KEY HERE>"
-export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="<YOUR ENDPOINT, see https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/quickstart?tabs=command-line%2Cpython&pivots=rest-api>"
-export AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT="gpt-4" # or some other deployment name
-```
-
 ## API Reference
 
 - [OpenAI](../../api/classes/OpenAI.md)

apps/docs/docs/modules/low_level/node_parser.md

@@ -4,7 +4,7 @@ sidebar_position: 3
 
 # NodeParser
 
-The `NodeParser` in LlamaIndex is responsible for splitting `Document` objects into more manageable `Node` objects. When you call `.fromDocuments()`, the `NodeParser` from the `ServiceContext` is used to do this automatically for you. Alternatively, you can use it to split documents ahead of time.
+The `NodeParser` in LlamaIndex is responbile for splitting `Document` objects into more manageable `Node` objects. When you call `.fromDocuments()`, the `NodeParser` from the `ServiceContext` is used to do this automatically for you. Alternatively, you can use it to split documents ahead of time.
 
 ```typescript
 import { Document, SimpleNodeParser } from "llamaindex";

apps/docs/docs/modules/low_level/response_synthesizer.md

@@ -35,26 +35,13 @@ const nodesWithScore: NodeWithScore[] = [
   },
 ];
 
-const response = await responseSynthesizer.synthesize({
-  query: "What age am I?",
+const response = await responseSynthesizer.synthesize(
+  "What age am I?",
   nodesWithScore,
-});
+);
 console.log(response.response);
 ```
 
-The `synthesize` function also supports streaming, just add `stream: true` as an option:
-
-```typescript
-const stream = await responseSynthesizer.synthesize({
-  query: "What age am I?",
-  nodesWithScore,
-  stream: true,
-});
-for await (const chunk of stream) {
-  process.stdout.write(chunk.response);
-}
-```
-
 ## API Reference
 
 - [ResponseSynthesizer](../../api/classes/ResponseSynthesizer.md)

apps/docs/docs/modules/query_engines/_category_.yml

@@ -1,2 +0,0 @@
-label: "Query Engines"
-position: 2

apps/docs/docs/modules/query_engines/router_query_engine.md

@@ -1,189 +0,0 @@
-# Router Query Engine
-
-In this tutorial, we define a custom router query engine that selects one out of several candidate query engines to execute a query.
-
-## Setup
-
-First, we need to install import the necessary modules from `llamaindex`:
-
-```bash
-pnpm i lamaindex
-```
-
-```ts
-import {
-  OpenAI,
-  RouterQueryEngine,
-  SimpleDirectoryReader,
-  SimpleNodeParser,
-  SummaryIndex,
-  VectorStoreIndex,
-  serviceContextFromDefaults,
-} from "llamaindex";
-```
-
-## Loading Data
-
-Next, we need to load some data. We will use the `SimpleDirectoryReader` to load documents from a directory:
-
-```ts
-const documents = await new SimpleDirectoryReader().loadData({
-  directoryPath: "node_modules/llamaindex/examples",
-});
-```
-
-## Service Context
-
-Next, we need to define some basic rules and parse the documents into nodes. We will use the `SimpleNodeParser` to parse the documents into nodes and `ServiceContext` to define the rules (eg. LLM API key, chunk size, etc.):
-
-```ts
-const nodeParser = new SimpleNodeParser({
-  chunkSize: 1024,
-});
-
-const serviceContext = serviceContextFromDefaults({
-  nodeParser,
-  llm: new OpenAI(),
-});
-```
-
-## Creating Indices
-
-Next, we need to create some indices. We will create a `VectorStoreIndex` and a `SummaryIndex`:
-
-```ts
-const vectorIndex = await VectorStoreIndex.fromDocuments(documents, {
-  serviceContext,
-});
-
-const summaryIndex = await SummaryIndex.fromDocuments(documents, {
-  serviceContext,
-});
-```
-
-## Creating Query Engines
-
-Next, we need to create some query engines. We will create a `VectorStoreQueryEngine` and a `SummaryQueryEngine`:
-
-```ts
-const vectorQueryEngine = vectorIndex.asQueryEngine();
-const summaryQueryEngine = summaryIndex.asQueryEngine();
-```
-
-## Creating a Router Query Engine
-
-Next, we need to create a router query engine. We will use the `RouterQueryEngine` to create a router query engine:
-
-We're defining two query engines, one for summarization and one for retrieving specific context. The router query engine will select the most appropriate query engine based on the query.
-
-```ts
-const queryEngine = RouterQueryEngine.fromDefaults({
-  queryEngineTools: [
-    {
-      queryEngine: vectorQueryEngine,
-      description: "Useful for summarization questions related to Abramov",
-    },
-    {
-      queryEngine: summaryQueryEngine,
-      description: "Useful for retrieving specific context from Abramov",
-    },
-  ],
-  serviceContext,
-});
-```
-
-## Querying the Router Query Engine
-
-Finally, we can query the router query engine:
-
-```ts
-const summaryResponse = await queryEngine.query({
-  query: "Give me a summary about his past experiences?",
-});
-
-console.log({
-  answer: summaryResponse.response,
-  metadata: summaryResponse?.metadata?.selectorResult,
-});
-```
-
-## Full code
-
-```ts
-import {
-  OpenAI,
-  RouterQueryEngine,
-  SimpleDirectoryReader,
-  SimpleNodeParser,
-  SummaryIndex,
-  VectorStoreIndex,
-  serviceContextFromDefaults,
-} from "llamaindex";
-
-async function main() {
-  // Load documents from a directory
-  const documents = await new SimpleDirectoryReader().loadData({
-    directoryPath: "node_modules/llamaindex/examples",
-  });
-
-  // Parse the documents into nodes
-  const nodeParser = new SimpleNodeParser({
-    chunkSize: 1024,
-  });
-
-  // Create a service context
-  const serviceContext = serviceContextFromDefaults({
-    nodeParser,
-    llm: new OpenAI(),
-  });
-
-  // Create indices
-  const vectorIndex = await VectorStoreIndex.fromDocuments(documents, {
-    serviceContext,
-  });
-
-  const summaryIndex = await SummaryIndex.fromDocuments(documents, {
-    serviceContext,
-  });
-
-  // Create query engines
-  const vectorQueryEngine = vectorIndex.asQueryEngine();
-  const summaryQueryEngine = summaryIndex.asQueryEngine();
-
-  // Create a router query engine
-  const queryEngine = RouterQueryEngine.fromDefaults({
-    queryEngineTools: [
-      {
-        queryEngine: vectorQueryEngine,
-        description: "Useful for summarization questions related to Abramov",
-      },
-      {
-        queryEngine: summaryQueryEngine,
-        description: "Useful for retrieving specific context from Abramov",
-      },
-    ],
-    serviceContext,
-  });
-
-  // Query the router query engine
-  const summaryResponse = await queryEngine.query({
-    query: "Give me a summary about his past experiences?",
-  });
-
-  console.log({
-    answer: summaryResponse.response,
-    metadata: summaryResponse?.metadata?.selectorResult,
-  });
-
-  const specificResponse = await queryEngine.query({
-    query: "Tell me about abramov first job?",
-  });
-
-  console.log({
-    answer: specificResponse.response,
-    metadata: specificResponse.metadata.selectorResult,
-  });
-}
-
-main().then(() => console.log("Done"));
-```

apps/docs/docs/modules/vector_stores/_category_.yml

@@ -1,2 +0,0 @@
-label: "Vector Stores"
-position: 1

apps/docs/docs/modules/vector_stores/qdrant.md

@@ -1,86 +0,0 @@
-# Qdrant Vector Store
-
-To run this example, you need to have a Qdrant instance running. You can run it with Docker:
-
-```bash
-docker pull qdrant/qdrant
-docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
-```
-
-## Importing the modules
-
-```ts
-import fs from "node:fs/promises";
-import { Document, VectorStoreIndex, QdrantVectorStore } from "llamaindex";
-```
-
-## Load the documents
-
-```ts
-const path = "node_modules/llamaindex/examples/abramov.txt";
-const essay = await fs.readFile(path, "utf-8");
-```
-
-## Setup Qdrant
-
-```ts
-const vectorStore = new QdrantVectorStore({
-  url: "http://localhost:6333",
-});
-```
-
-## Setup the index
-
-```ts
-const document = new Document({ text: essay, id_: path });
-
-const index = await VectorStoreIndex.fromDocuments([document], {
-  vectorStore,
-});
-```
-
-## Query the index
-
-```ts
-const queryEngine = index.asQueryEngine();
-
-const response = await queryEngine.query({
-  query: "What did the author do in college?",
-});
-
-// Output response
-console.log(response.toString());
-```
-
-## Full code
-
-```ts
-import fs from "node:fs/promises";
-import { Document, VectorStoreIndex, QdrantVectorStore } from "llamaindex";
-
-async function main() {
-  const path = "node_modules/llamaindex/examples/abramov.txt";
-  const essay = await fs.readFile(path, "utf-8");
-
-  const vectorStore = new QdrantVectorStore({
-    url: "http://localhost:6333",
-  });
-
-  const document = new Document({ text: essay, id_: path });
-
-  const index = await VectorStoreIndex.fromDocuments([document], {
-    vectorStore,
-  });
-
-  const queryEngine = index.asQueryEngine();
-
-  const response = await queryEngine.query({
-    query: "What did the author do in college?",
-  });
-
-  // Output response
-  console.log(response.toString());
-}
-
-main().catch(console.error);
-```

apps/docs/docs/observability/_category_.yml

@@ -1,2 +0,0 @@
-label: Observability
-position: 5

apps/docs/docs/observability/index.md

@@ -1,35 +0,0 @@
-# Observability
-
-LlamaIndex provides **one-click observability** 🔭 to allow you to build principled LLM applications in a production setting.
-
-A key requirement for principled development of LLM applications over your data (RAG systems, agents) is being able to observe, debug, and evaluate
-your system - both as a whole and for each component.
-
-This feature allows you to seamlessly integrate the LlamaIndex library with powerful observability/evaluation tools offered by our partners.
-Configure a variable once, and you'll be able to do things like the following:
-
-- View LLM/prompt inputs/outputs
-- Ensure that the outputs of any component (LLMs, embeddings) are performing as expected
-- View call traces for both indexing and querying
-
-Each provider has similarities and differences. Take a look below for the full set of guides for each one!
-
-## OpenLLMetry
-
-[OpenLLMetry](https://github.com/traceloop/openllmetry-js) is an open-source project based on OpenTelemetry for tracing and monitoring
-LLM applications. It connects to [all major observability platforms](https://www.traceloop.com/docs/openllmetry/integrations/introduction) and installs in minutes.
-
-### Usage Pattern
-
-```bash
-npm install @traceloop/node-server-sdk
-```
-
-```js
-import * as traceloop from "@traceloop/node-server-sdk";
-
-traceloop.initialize({
-  apiKey: process.env.TRACELOOP_API_KEY,
-  disableBatch: true,
-});
-```

apps/docs/docs/starter.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-sidebar_position: 1
+sidebar_position: 2
 ---
 
 # Starter Tutorial

apps/docs/docusaurus.config.js

@@ -1,9 +1,8 @@
 // @ts-check
 // Note: type annotations allow type checking and IDEs autocompletion
 
-const renderer = require("prism-react-renderer");
-const lightCodeTheme = renderer.themes.github;
-const darkCodeTheme = renderer.themes.dracula;
+const lightCodeTheme = require("prism-react-renderer/themes/github");
+const darkCodeTheme = require("prism-react-renderer/themes/dracula");
 
 /** @type {import('@docusaurus/types').Config} */
 const config = {
@@ -30,32 +29,15 @@ const config = {
   // to replace "en" with "zh-Hans".
   i18n: {
     defaultLocale: "en",
-    locales: [
-      "en",
-      "zh-Hans",
-      "es",
-      "fr",
-      "de",
-      "ja",
-      "ko",
-      "pt",
-      "ar",
-      "it",
-      "tr",
-      "pl",
-      "nl",
-      "vi",
-      "th",
-    ], // "fa", "ru", "ro", "sv", "hu", "cs", "el", "da", "fi", "he", "no", "hi", "in", "sl", "se", "sk", "uk", "bg", "hr", "lt", "lv", "et", "cat"
+    locales: ["en", "fr", "zh-Hans"],
   },
 
   presets: [
     [
-      "@docusaurus/preset-classic",
+      "classic",
       /** @type {import('@docusaurus/preset-classic').Options} */
       ({
         docs: {
-          path: "docs",
           routeBasePath: "/",
           sidebarPath: require.resolve("./sidebars.js"),
           // Please change this to your repo.
@@ -67,10 +49,6 @@ const config = {
           ],
         },
         blog: false,
-        gtag: {
-          trackingID: "G-NB9B8LW9W5",
-          anonymizeIP: true,
-        },
       }),
     ],
   ],
@@ -173,9 +151,6 @@ const config = {
       },
     ],
   ],
-  markdown: {
-    format: "detect",
-  },
 };
 
 module.exports = config;

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/api

@@ -1 +0,0 @@
-../../../../docs/api

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/concepts.md

@@ -1,86 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 3
----
-
-# المفاهيم على المستوى العالي
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-يساعدك LlamaIndex.TS في بناء تطبيقات قائمة على LLM (مثل Q&A و chatbot) على بيانات مخصصة.
-
-في هذا الدليل عن المفاهيم على المستوى العالي، ستتعلم:
-
-- كيف يمكن لـ LLM الإجابة على الأسئلة باستخدام بياناتك الخاصة.
-- المفاهيم الرئيسية والوحدات في LlamaIndex.TS لبناء خط أنابيب الاستعلام الخاص بك.
-
-## الإجابة على الأسئلة عبر بياناتك
-
-يستخدم LlamaIndex طريقة مكونة من مرحلتين عند استخدام LLM مع بياناتك:
-
-1. **مرحلة الفهرسة**: إعداد قاعدة المعرفة، و
-2. **مرحلة الاستعلام**: استرداد السياق ذي الصلة من المعرفة لمساعدة LLM في الاستجابة لسؤال
-
-![](./_static/concepts/rag.jpg)
-
-تُعرف هذه العملية أيضًا باسم "استرجاع معزز للتوليد" (RAG).
-
-يوفر LlamaIndex.TS أدوات أساسية لجعل كلا المرحلتين سهلتين للغاية.
-
-دعنا نستكشف كل مرحلة بالتفصيل.
-
-### مرحلة الفهرسة
-
-يساعدك LlamaIndex.TS في إعداد قاعدة المعرفة باستخدام مجموعة من موصلات البيانات والفهارس.
-
-![](./_static/concepts/indexing.jpg)
-
-[**محمّلات البيانات**](./modules/high_level/data_loader.md):
-موصل البيانات (أي `Reader`) يقوم بتجميع البيانات من مصادر بيانات مختلفة وتنسيقات بيانات مختلفة في تمثيل بسيط للـ `Document` (نص وبيانات تعريفية بسيطة).
-
-[**المستندات / العقد**](./modules/high_level/documents_and_nodes.md): المستند هو حاوية عامة حول أي مصدر بيانات - على سبيل المثال، ملف PDF، نتائج واجهة برمجة التطبيقات، أو بيانات استرداد من قاعدة بيانات. العقد هو الوحدة الذرية للبيانات في LlamaIndex ويمثل "قطعة" من المستند الأصلي. إنه تمثيل غني يتضمن بيانات تعريفية وعلاقات (مع عقد أخرى) لتمكين عمليات الاسترجاع الدقيقة والتعبيرية.
-
-[**فهارس البيانات**](./modules/high_level/data_index.md):
-بمجرد أن تقوم بتجميع بياناتك، يساعدك LlamaIndex في فهرسة البيانات في تنسيق سهل الاسترداد.
-
-تحت الغطاء، يقوم LlamaIndex بتحليل المستندات الخام إلى تمثيلات وسيطة، وحساب تضمينات الناقلات، وتخزين بياناتك في الذاكرة أو على القرص.
-
-"
-
-### مرحلة الاستعلام
-
-في مرحلة الاستعلام، يقوم خط الأنابيب للاستعلام بجلب السياق الأكثر صلة بناءً على استعلام المستخدم،
-ويمرر ذلك إلى LLM (جنبًا إلى جنب مع الاستعلام) لتوليد استجابة.
-
-يمنح ذلك LLM معرفة محدثة ليست موجودة في بيانات التدريب الأصلية لديه،
-(مما يقلل أيضًا من الهلوسة).
-
-التحدي الرئيسي في مرحلة الاستعلام هو الاسترجاع والتنسيق والاستدلال عبر قواعد المعرفة (المحتملة).
-
-يوفر LlamaIndex وحدات قابلة للتركيب تساعدك في بناء ودمج خطوط أنابيب RAG لـ Q&A (محرك الاستعلام)، chatbot (محرك الدردشة)، أو كجزء من وكيل.
-
-يمكن تخصيص هذه الكتل البنائية لتعكس تفضيلات التصنيف، وكذلك تركيبها للاستدلال عبر عدة قواعد معرفة بطريقة منظمة.
-
-![](./_static/concepts/querying.jpg)
-
-#### الكتل الأساسية
-
-[**مسترجعات**](./modules/low_level/retriever.md):
-يحدد المسترجع كيفية استرجاع السياق ذي الصلة بكفاءة من قاعدة المعرفة (أي الفهرس) عند إعطاء استعلام.
-تختلف منطق الاسترجاع المحددة حسب الفهارس المختلفة، والأكثر شيوعًا هو الاسترجاع الكثيف ضد فهرس الناقل.
-
-[**مركبات الاستجابة**](./modules/low_level/response_synthesizer.md):
-تقوم مركبة الاستجابة بتوليد استجابة من LLM باستخدام استعلام المستخدم ومجموعة معينة من أجزاء النص المسترجعة.
-
-"
-
-#### خطوط الأنابيب
-
-[**محركات الاستعلام**](./modules/high_level/query_engine.md):
-محرك الاستعلام هو خط أنابيب شامل يتيح لك طرح الأسئلة على بياناتك.
-يأخذ استعلامًا بلغة طبيعية ويعيد استجابة، جنبًا إلى جنب مع السياق المرجعي المسترجع والممرر إلى LLM.
-
-[**محركات الدردشة**](./modules/high_level/chat_engine.md):
-محرك الدردشة هو خط أنابيب شامل لإجراء محادثة مع بياناتك
-(عدة تفاعلات بدلاً من سؤال وجواب واحد).
-
-"

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/end_to_end.md

@@ -1,61 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 4
----
-
-# أمثلة من البداية إلى النهاية
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-نقدم العديد من الأمثلة من البداية إلى النهاية باستخدام LlamaIndex.TS في المستودع
-
-تحقق من الأمثلة أدناه أو جربها وأكملها في دقائق مع دروس تفاعلية على Github Codespace المقدمة من Dev-Docs [هنا](https://codespaces.new/team-dev-docs/lits-dev-docs-playground?devcontainer_path=.devcontainer%2Fjavascript_ltsquickstart%2Fdevcontainer.json):
-
-## [محرك الدردشة](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/chatEngine.ts)
-
-اقرأ ملفًا وتحدث عنه مع LLM.
-
-## [فهرس الفيكتور](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/vectorIndex.ts)
-
-إنشاء فهرس فيكتور واستعلامه. سيستخدم فهرس الفيكتور التضمينات لاسترداد أعلى k عقد ذات صلة. بشكل افتراضي ، يكون k الأعلى هو 2.
-
-"
-
-## [مؤشر الملخص](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/summaryIndex.ts)
-
-إنشاء مؤشر قائمة واستعلامه. يستخدم هذا المثال أيضًا `LLMRetriever` ، الذي سيستخدم LLM لتحديد أفضل العقد لاستخدامها عند إنشاء الإجابة.
-
-"
-
-## [حفظ / تحميل فهرس](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/storageContext.ts)
-
-إنشاء وتحميل فهرس ناقل. يحدث التخزين المؤقت على القرص تلقائيًا في LlamaIndex.TS بمجرد إنشاء كائن سياق التخزين.
-
-"
-
-## [فهرس الناقل المخصص](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/vectorIndexCustomize.ts)
-
-إنشاء فهرس ناقل واستعلامه، مع تكوين `LLM` و `ServiceContext` و `similarity_top_k`.
-
-"
-
-## [OpenAI LLM](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/openai.ts)
-
-أنشئ OpenAI LLM واستخدمه مباشرة للدردشة.
-
-"
-
-## [Llama2 DeuceLLM](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/llamadeuce.ts)
-
-إنشاء Llama-2 LLM واستخدامه مباشرة للدردشة.
-
-"
-
-## [محرك استعلام الأسئلة الفرعية](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/subquestion.ts)
-
-يستخدم `محرك استعلام الأسئلة الفرعية` الذي يقسم الاستعلامات المعقدة إلى أسئلة فرعية متعددة، ثم يجمع الاستجابة عبر الإجابات على جميع الأسئلة الفرعية.
-
-"
-
-## [وحدات منخفضة المستوى](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/lowlevel.ts)
-
-يستخدم هذا المثال العديد من المكونات منخفضة المستوى، مما يزيل الحاجة إلى محرك استعلام فعلي. يمكن استخدام هذه المكونات في أي مكان، في أي تطبيق، أو تخصيصها وتصنيفها الفرعي لتلبية احتياجاتك الخاصة.

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/environments.md

@@ -1,17 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 5
----
-
-# البيئات
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-يدعم LlamaIndex حاليًا رسميًا NodeJS 18 و NodeJS 20.
-
-## NextJS App Router
-
-إذا كنت تستخدم معالج الطرق / الوظائف الخادمة في NextJS App Router ، فستحتاج إلى استخدام وضع NodeJS:
-
-```js
-export const runtime = "nodejs"; // الافتراضي
-```

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/installation.mdx

@@ -1,67 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 1
----
-
-# التثبيت والإعداد
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-تأكد من أن لديك NodeJS v18 أو أحدث.
-
-## باستخدام create-llama
-
-أسهل طريقة للبدء مع LlamaIndex هي باستخدام `create-llama`. هذه الأداة سطر الأوامر تمكنك من بدء بناء تطبيق LlamaIndex جديد بسرعة، مع كل شيء معد لك.
-
-ما عليك سوى تشغيل
-
-<Tabs>
-<TabItem value="1" label="npm" default>
-
-```bash
-npx create-llama@latest
-```
-
-</TabItem>
-<TabItem value="2" label="Yarn">
-
-```bash
-yarn create llama
-```
-
-</TabItem>
-<TabItem value="3" label="pnpm">
-
-```bash
-pnpm create llama@latest
-```
-
-</TabItem>
-</Tabs>
-
-للبدء. بمجرد إنشاء التطبيق الخاص بك، قم بتشغيل
-
-```bash npm2yarn
-npm run dev
-```
-
-لبدء خادم التطوير. يمكنك ثم زيارة [http://localhost:3000](http://localhost:3000) لرؤية تطبيقك.
-
-## التثبيت من NPM
-
-```bash npm2yarn
-npm install llamaindex
-```
-
-### المتغيرات البيئية
-
-تستخدم أمثلتنا OpenAI افتراضيًا. ستحتاج إلى إعداد مفتاح Open AI الخاص بك على النحو التالي:
-
-```bash
-export OPENAI_API_KEY="sk-......" # استبدله بالمفتاح الخاص بك من https://platform.openai.com/account/api-keys
-```
-
-إذا كنت ترغب في تحميله تلقائيًا في كل مرة، قم بإضافته إلى ملف .zshrc/.bashrc الخاص بك.
-
-تحذير: لا تقم بإضافة مفتاح OpenAI الخاص بك إلى نظام التحكم في الإصدارات.
-
-"

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/introduction.md

@@ -1,60 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 0
-slug: /
----
-
-# ما هو LlamaIndex.TS؟
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-LlamaIndex.TS هو إطار بيانات لتطبيقات LLM لاستيعاب وتنظيم والوصول إلى البيانات الخاصة أو الخاصة بالمجال. في حين أن حزمة Python متاحة أيضًا (انظر [هنا](https://docs.llamaindex.ai/en/stable/)), يوفر LlamaIndex.TS ميزات أساسية في حزمة بسيطة ، محسنة للاستخدام مع TypeScript.
-
-## 🚀 لماذا LlamaIndex.TS؟
-
-في جوهرها ، توفر LLMs واجهة لغة طبيعية بين البشر والبيانات المستنتجة. تأتي النماذج المتاحة على نطاق واسع محملة مسبقًا بكميات هائلة من البيانات المتاحة للجمهور ، من ويكيبيديا وقوائم البريد الإلكتروني إلى الكتب المدرسية وشفرة المصدر.
-
-غالبًا ما تتطلب التطبيقات المبنية على LLMs تعزيز هذه النماذج بالبيانات الخاصة أو الخاصة بالمجال. للأسف ، يمكن توزيع هذه البيانات عبر تطبيقات ومخازن بيانات معزولة. إنها خلف واجهات برمجة التطبيقات ، في قواعد البيانات SQL ، أو محبوسة في ملفات PDF وعروض تقديمية.
-
-هنا يأتي دور **LlamaIndex.TS**.
-
-## 🦙 كيف يمكن أن يساعد LlamaIndex.TS؟
-
-يوفر LlamaIndex.TS الأدوات التالية:
-
-- **تحميل البيانات**: استيعاب البيانات الحالية الخاصة بك بتنسيقات `.txt`, `.pdf`, `.csv`, `.md` و `.docx` مباشرة.
-- **فهارس البيانات**: تنظيم البيانات الخاصة بك في تمثيلات وسيطة سهلة وفعالة للاستخدام من قبل LLMs.
-- **المحركات**: توفر واجهات الوصول إلى اللغة الطبيعية لبياناتك. على سبيل المثال:
-  - محركات الاستعلام هي واجهات استرجاع قوية للإخراج المعزز بالمعرفة.
-  - محركات الدردشة هي واجهات محادثة للتفاعلات "ذهابًا وإيابًا" متعددة الرسائل مع بياناتك.
-
-## 👨‍👩‍👧‍👦 من أجل من هو LlamaIndex؟
-
-يوفر LlamaIndex.TS مجموعة أدوات أساسية ، ضرورية لأي شخص يقوم ببناء تطبيقات LLM باستخدام JavaScript و TypeScript.
-
-يتيح لنا واجهة برمجة التطبيقات على مستوى عالي استخدام LlamaIndex.TS لاستيعاب واستعلام البيانات الخاصة بهم.
-
-بالنسبة للتطبيقات المعقدة أكثر ، تتيح لنا واجهات برمجة التطبيقات على مستوى أدنى للمستخدمين المتقدمين تخصيص وتوسيع أي وحدة - موصلات البيانات والفهارس وأجهزة الاسترجاع ومحركات الاستعلام - لتناسب احتياجاتهم.
-
-## البدء
-
-`npm install llamaindex`
-
-تتضمن وثائقنا [تعليمات التثبيت](./installation.mdx) و[دليل البداية](./starter.md) لبناء تطبيقك الأول.
-
-بمجرد أن تكون جاهزًا وتعمل ، يحتوي [مفاهيم عالية المستوى](./getting_started/concepts.md) على نظرة عامة على الهندسة المعمارية المتعددة المستويات لـ LlamaIndex. لمزيد من الأمثلة العملية التفصيلية ، يمكنك الاطلاع على [دروس النهاية إلى النهاية](./end_to_end.md).
-
-## 🗺️ النظام البيئي
-
-لتنزيل أو المساهمة ، ابحث عن LlamaIndex على:
-
-- Github: https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS
-- NPM: https://www.npmjs.com/package/llamaindex
-
-"
-
-## المجتمع
-
-هل تحتاج إلى مساعدة؟ هل لديك اقتراح لميزة؟ انضم إلى مجتمع LlamaIndex:
-
-- تويتر: https://twitter.com/llama_index
-- ديسكورد: https://discord.gg/dGcwcsnxhU

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/high_level/chat_engine.md

@@ -1,22 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 4
----
-
-# محرك الدردشة (ChatEngine)
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-محرك الدردشة هو طريقة سريعة وبسيطة للدردشة مع البيانات في الفهرس الخاص بك.
-
-```typescript
-const retriever = index.asRetriever();
-const chatEngine = new ContextChatEngine({ retriever });
-
-// بدء الدردشة
-const response = await chatEngine.chat(query);
-```
-
-## مراجع الواجهة البرمجية
-
-- [محرك الدردشة السياقي (ContextChatEngine)](../../api/classes/ContextChatEngine.md)
-- [محرك الدردشة المكثف للأسئلة (CondenseQuestionChatEngine)](../../api/classes/ContextChatEngine.md)

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/high_level/data_index.md

@@ -1,27 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 2
----
-
-# الفهرس
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-الفهرس هو الحاوية الأساسية والتنظيم لبياناتك. يدعم LlamaIndex.TS نوعين من الفهارس:
-
-- `VectorStoreIndex` - سيقوم بإرسال أعلى `Node` الموجودة إلى LLM عند إنشاء استجابة. القيمة الافتراضية لأعلى `k` هي 2.
-- `SummaryIndex` - سيقوم بإرسال كل `Node` في الفهرس إلى LLM لإنشاء استجابة.
-
-```typescript
-import { Document, VectorStoreIndex } from "llamaindex";
-
-const document = new Document({ text: "اختبار" });
-
-const index = await VectorStoreIndex.fromDocuments([document]);
-```
-
-## مرجع الواجهة البرمجية
-
-- [SummaryIndex](../../api/classes/SummaryIndex.md)
-- [VectorStoreIndex](../../api/classes/VectorStoreIndex.md)
-
-"

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/high_level/data_loader.md

@@ -1,19 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 1
----
-
-# قارئ / محمل
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-يدعم LlamaIndex.TS تحميل الملفات بسهولة من المجلدات باستخدام فئة `SimpleDirectoryReader`. حاليًا ، يتم دعم الملفات `.txt` ، `.pdf` ، `.csv` ، `.md` و `.docx` ، مع المزيد المخطط له في المستقبل!
-
-```typescript
-import { SimpleDirectoryReader } from "llamaindex";
-
-documents = new SimpleDirectoryReader().loadData("./data");
-```
-
-## مرجع الواجهة البرمجية
-
-- [SimpleDirectoryReader](../../api/classes/SimpleDirectoryReader.md)

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/high_level/documents_and_nodes.md

@@ -1,22 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 0
----
-
-# المستندات والعقد
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-`المستندات` و `العقد` هما العناصر الأساسية لأي فهرس. بينما يكون واجهة برمجة التطبيق (API) لهذه الكائنات مشابهة، يُمثل كائن `المستند` ملفات كاملة، بينما تكون `العقد` قطعًا أصغر من ذلك المستند الأصلي، والتي تكون مناسبة لـ LLM و Q&A.
-
-```typescript
-import { Document } from "llamaindex";
-
-document = new Document({ text: "نص", metadata: { key: "val" } });
-```
-
-## مرجع الواجهة البرمجية
-
-- [المستند (Document)](../../api/classes/Document.md)
-- [نص العقد (TextNode)](../../api/classes/TextNode.md)
-
-"

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/high_level/query_engine.md

@@ -1,42 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 3
----
-
-# محرك الاستعلامات (QueryEngine)
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-يقوم محرك الاستعلامات بتجميع "Retriever" و "ResponseSynthesizer" في أنبوبة، والتي ستستخدم سلسلة الاستعلام لاسترداد العقد ومن ثم إرسالها إلى LLM لتوليد استجابة.
-
-```typescript
-const queryEngine = index.asQueryEngine();
-const response = await queryEngine.query("سلسلة الاستعلام");
-```
-
-## محرك الاستعلام للأسئلة الفرعية
-
-الفكرة الأساسية لمحرك الاستعلام للأسئلة الفرعية هي تقسيم استعلام واحد إلى استعلامات متعددة، والحصول على إجابة لكل من تلك الاستعلامات، ثم دمج تلك الإجابات المختلفة في استجابة واحدة متسقة للمستخدم. يمكنك أن تفكر فيها كتقنية "فكر في ذلك خطوة بخطوة" ولكن بتكرار مصادر البيانات الخاصة بك!
-
-### البدء
-
-أسهل طريقة لبدء تجربة محرك الاستعلام للأسئلة الفرعية هي تشغيل ملف subquestion.ts في [examples](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/subquestion.ts).
-
-```bash
-npx ts-node subquestion.ts
-```
-
-"
-
-### الأدوات
-
-يتم تنفيذ محرك الاستعلام للأسئلة الفرعية باستخدام الأدوات. الفكرة الأساسية للأدوات هي أنها خيارات قابلة للتنفيذ لنموذج اللغة الكبيرة. في هذه الحالة، يعتمد محرك الاستعلام للأسئلة الفرعية على أداة QueryEngineTool، والتي كما تخمن هي أداة لتشغيل استعلامات على محرك الاستعلام. يتيح لنا ذلك إعطاء النموذج خيارًا للاستعلام عن وثائق مختلفة لأسئلة مختلفة على سبيل المثال. يمكنك أيضًا أن تتخيل أن محرك الاستعلام للأسئلة الفرعية يمكنه استخدام أداة تبحث عن شيء ما على الويب أو تحصل على إجابة باستخدام Wolfram Alpha.
-
-يمكنك معرفة المزيد عن الأدوات من خلال الاطلاع على وثائق LlamaIndex Python https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/core_modules/agent_modules/tools/root.html
-
-"
-
-## مرجع واجهة برمجة التطبيق (API)
-
-- [محرك استعلام الاسترجاع (RetrieverQueryEngine)](../../api/classes/RetrieverQueryEngine.md)
-- [محرك استعلام السؤال الفرعي (SubQuestionQueryEngine)](../../api/classes/SubQuestionQueryEngine.md)
-- [أداة محرك الاستعلام (QueryEngineTool)](../../api/interfaces/QueryEngineTool.md)

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/index.md

@@ -1,33 +0,0 @@
-# الوحدات الأساسية
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-يوفر LlamaIndex.TS عدة وحدات أساسية، مقسمة إلى وحدات عالية المستوى للبدء السريع ووحدات منخفضة المستوى لتخصيص المكونات الرئيسية حسب الحاجة.
-
-## وحدات عالية المستوى
-
-- [**المستند**](./high_level/documents_and_nodes.md): يمثل المستند ملف نصي أو ملف PDF أو قطعة بيانات متتابعة أخرى.
-
-- [**العقدة**](./high_level/documents_and_nodes.md): هو البناء الأساسي للبيانات. في أغلب الأحيان، تكون هذه أجزاء من المستند المقسمة إلى قطع قابلة للإدارة وصغيرة بما يكفي ليتم تغذيتها إلى نموذج التضمين و LLM.
-
-- [**القارئ/المحمل**](./high_level/data_loader.md): القارئ أو المحمل هو شيء يأخذ المستند في العالم الحقيقي ويحوله إلى فئة المستند التي يمكن استخدامها في الفهرس الخاص بك والاستعلامات. ندعم حاليًا ملفات النص العادي وملفات PDF والمزيد الكثير.
-
-- [**الفهارس**](./high_level/data_index.md): تخزن الفهارس العقد وتضمينات تلك العقد.
-
-- [**محرك الاستعلامات**](./high_level/query_engine.md): محركات الاستعلامات هي التي تولد الاستعلام الذي تدخله وتعيد لك النتيجة. عمومًا، تجمع محركات الاستعلامات بين تعليمة مسبقة مبنية مع العقد المحددة من الفهرس الخاص بك لتعطي LLM السياق الذي يحتاجه للإجابة على استعلامك.
-
-- [**محرك الدردشة**](./high_level/chat_engine.md): يساعدك محرك الدردشة على بناء روبوت دردشة سيتفاعل مع فهرسك.
-
-## وحدة منخفضة المستوى
-
-- [**LLM**](./low_level/llm.md): فئة LLM هي واجهة موحدة فوق مزود نموذج لغة كبير مثل OpenAI GPT-4 أو Anthropic Claude أو Meta LLaMA. يمكنك توريثها لكتابة موصل إلى نموذج اللغة الخاص بك.
-
-- [**Embedding**](./low_level/embedding.md): يتم تمثيل التضمين كمتجه من الأرقام العائمة. نموذج التضمين الافتراضي لدينا هو text-embedding-ada-002 من OpenAI ويتكون كل تضمين يولده من 1,536 رقمًا عائمًا. نموذج التضمين الشائع الآخر هو BERT الذي يستخدم 768 رقمًا عائمًا لتمثيل كل عقدة. نوفر عددًا من الأدوات للعمل مع التضمين بما في ذلك 3 خيارات لحساب التشابه و Maximum Marginal Relevance.
-
-- [**TextSplitter/NodeParser**](./low_level/node_parser.md): تعتبر استراتيجيات تقسيم النصوص مهمة للغاية لفعالية البحث في التضمين. حاليًا، على الرغم من أن لدينا قيمة افتراضية، إلا أنه لا يوجد حلاً مناسبًا للجميع. اعتمادًا على وثائق المصدر، قد ترغب في استخدام أحجام واستراتيجيات تقسيم مختلفة. حاليًا، ندعم التقسيم حسب الحجم الثابت، التقسيم حسب الحجم الثابت مع أجزاء تتداخل، التقسيم حسب الجملة، والتقسيم حسب الفقرة. يتم استخدام مقسم النصوص بواسطة NodeParser عند تقسيم `Document` إلى `Node`.
-
-- [**Retriever**](./low_level/retriever.md): يقوم Retriever بتحديد العقد التي يتم استردادها من الفهرس. هنا، قد ترغب في محاولة استرداد عدد أكبر أو أقل من العقد لكل استعلام، تغيير وظيفة التشابه الخاصة بك، أو إنشاء استرداد خاص بك لكل حالة استخدام فردية في تطبيقك. على سبيل المثال، قد ترغب في وجود استرداد منفصل لمحتوى الشفرة مقابل محتوى النص.
-
-- [**ResponseSynthesizer**](./low_level/response_synthesizer.md): يتحمل ResponseSynthesizer مسؤولية أخذ سلسلة استعلام واستخدام قائمة من العقد لإنشاء استجابة. يمكن أن يأخذ هذا الشكل العديد من الأشكال، مثل التكرار عبر جميع السياق وتحسين الإجابة، أو بناء شجرة من الملخصات وإرجاع الملخص الجذري.
-
-- [**Storage**](./low_level/storage.md): في نقطة ما، سترغب في تخزين الفهارس والبيانات والمتجهات بدلاً من إعادة تشغيل نماذج التضمين في كل مرة. IndexStore و DocStore و VectorStore و KVStore هي تجريدات تتيح لك ذلك. مجتمعة، تشكل هذه التجريدات سياق التخزين. حاليًا، نسمح لك بالاحتفاظ بالتضمينات الخاصة بك في ملفات على نظام الملفات (أو نظام ملفات افتراضي في الذاكرة)، ولكننا نضيف أيضًا تكاملات مع قواعد بيانات المتجهات.

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/low_level/embedding.md

@@ -1,26 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 1
----
-
-# تضمين
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-يتولى النموذج المضمن في LlamaIndex إنشاء تمثيلات رقمية للنص. بشكل افتراضي ، ستستخدم LlamaIndex نموذج `text-embedding-ada-002` من OpenAI.
-
-يمكن تعيين ذلك بشكل صريح في كائن `ServiceContext`.
-
-```typescript
-import { OpenAIEmbedding, serviceContextFromDefaults } from "llamaindex";
-
-const openaiEmbeds = new OpenAIEmbedding();
-
-const serviceContext = serviceContextFromDefaults({ embedModel: openaiEmbeds });
-```
-
-## مرجع الواجهة البرمجية
-
-- [OpenAIEmbedding](../../api/classes/OpenAIEmbedding.md)
-- [ServiceContext](../../api/interfaces/ServiceContext.md)
-
-"

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/low_level/llm.md

@@ -1,26 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 0
----
-
-# LLM
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-يتولى LLM قراءة النص وتوليد استجابات لغوية طبيعية للاستفسارات. بشكل افتراضي ، يستخدم LlamaIndex.TS `gpt-3.5-turbo`.
-
-يمكن تعيين LLM بشكل صريح في كائن `ServiceContext`.
-
-```typescript
-import { OpenAI, serviceContextFromDefaults } from "llamaindex";
-
-const openaiLLM = new OpenAI({ model: "gpt-3.5-turbo", temperature: 0 });
-
-const serviceContext = serviceContextFromDefaults({ llm: openaiLLM });
-```
-
-## مرجع الواجهة البرمجية
-
-- [OpenAI](../../api/classes/OpenAI.md)
-- [ServiceContext](../../api/interfaces/ServiceContext.md)
-
-"

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/low_level/node_parser.md

@@ -1,37 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 3
----
-
-# NodeParser (محلل العقدة)
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-`NodeParser` في LlamaIndex مسؤول عن تقسيم كائنات `Document` إلى كائنات `Node` أكثر إدارة. عند استدعاء `.fromDocuments()`, يتم استخدام `NodeParser` من `ServiceContext` للقيام بذلك تلقائيًا بالنسبة لك. بدلاً من ذلك ، يمكنك استخدامه لتقسيم المستندات مسبقًا.
-
-```typescript
-import { Document, SimpleNodeParser } from "llamaindex";
-
-const nodeParser = new SimpleNodeParser();
-const nodes = nodeParser.getNodesFromDocuments([
-  new Document({ text: "أنا عمري 10 سنوات. جون عمره 20 سنة." }),
-]);
-```
-
-## TextSplitter (مقسم النص)
-
-سيقوم مقسم النص الأساسي بتقسيم النص إلى جمل. يمكن أيضًا استخدامه كوحدة مستقلة لتقسيم النص الخام.
-
-```typescript
-import { SentenceSplitter } from "llamaindex";
-
-const splitter = new SentenceSplitter({ chunkSize: 1 });
-
-const textSplits = splitter.splitText("مرحبًا بالعالم");
-```
-
-## مرجع الواجهة البرمجية
-
-- [SimpleNodeParser (محلل العقدة البسيط)](../../api/classes/SimpleNodeParser.md)
-- [SentenceSplitter (مقسم الجمل)](../../api/classes/SentenceSplitter.md)
-
-"

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/low_level/response_synthesizer.md

@@ -1,45 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 6
----
-
-# مركب الاستجابة (ResponseSynthesizer)
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-مركب الاستجابة (ResponseSynthesizer) مسؤول عن إرسال الاستعلام والعقد وقوالب الاستفسار إلى LLM لتوليد استجابة. هناك بعض وسائط رئيسية لتوليد استجابة:
-
-- `تحسين`: "إنشاء وتحسين" إجابة عن طريق المرور تتاليًا عبر كل قطعة نص مُسترجعة. يتم إجراء استدعاء LLM منفصل لكل عقدة. جيد للإجابات المفصلة.
-- `مضغوط وتحسين` (الافتراضي): "ضغط" الاستفسار أثناء كل استدعاء LLM عن طريق حشو أكبر عدد ممكن من قطع النص التي يمكن أن تتناسب مع حجم الاستفسار الأقصى. إذا كان هناك الكثير من القطع لتعبئتها في استفسار واحد، "إنشاء وتحسين" إجابة عن طريق المرور بعدة استفسارات مضغوطة. نفس العملية كـ `تحسين`، ولكن يجب أن تؤدي إلى مزيد من استدعاءات LLM أقل.
-- `ملخص الشجرة`: بناء شجرة بشكل متكرر بناءً على مجموعة من قطع النص والاستعلام، وإرجاع العقدة الجذرية كاستجابة. جيد لأغراض التلخيص.
-- `منشئ الاستجابة البسيط`: تطبيق الاستعلام على كل قطعة نص وتجميع الاستجابات في مصفوفة. يعيد سلسلة متصلة من جميع الاستجابات. جيد عندما تحتاج إلى تشغيل نفس الاستعلام بشكل منفصل على كل قطعة نص.
-
-```typescript
-import { NodeWithScore, ResponseSynthesizer, TextNode } from "llamaindex";
-
-const responseSynthesizer = new ResponseSynthesizer();
-
-const nodesWithScore: NodeWithScore[] = [
-  {
-    node: new TextNode({ text: "أنا عمري 10 سنوات." }),
-    score: 1,
-  },
-  {
-    node: new TextNode({ text: "جون عمره 20 سنة." }),
-    score: 0.5,
-  },
-];
-
-const response = await responseSynthesizer.synthesize(
-  "ما هو عمري؟",
-  nodesWithScore,
-);
-console.log(response.response);
-```
-
-## مرجع الواجهة البرمجية
-
-- [مركب الاستجابة (ResponseSynthesizer)](../../api/classes/ResponseSynthesizer.md)
-- [تحسين (Refine)](../../api/classes/Refine.md)
-- [مضغوط وتحسين (CompactAndRefine)](../../api/classes/CompactAndRefine.md)
-- [ملخص الشجرة (TreeSummarize)](../../api/classes/TreeSummarize.md)
-- [منشئ الاستجابة البسيط (SimpleResponseBuilder)](../../api/classes/SimpleResponseBuilder.md)

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/low_level/retriever.md

@@ -1,23 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 5
----
-
-# الباحث (Retriever)
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-الباحث في LlamaIndex هو ما يُستخدم لاسترداد العقد (`Node`) من فهرس باستخدام سلسلة الاستعلام. سيقوم الباحث `VectorIndexRetriever` بجلب أعلى k عقد مشابهة. بينما سيقوم الباحث `SummaryIndexRetriever` بجلب جميع العقد بغض النظر عن الاستعلام.
-
-```typescript
-const retriever = vector_index.asRetriever();
-retriever.similarityTopK = 3;
-
-// جلب العقد!
-const nodesWithScore = await retriever.retrieve("سلسلة الاستعلام");
-```
-
-## مرجع الواجهة البرمجية (API Reference)
-
-- [SummaryIndexRetriever](../../api/classes/SummaryIndexRetriever.md)
-- [SummaryIndexLLMRetriever](../../api/classes/SummaryIndexLLMRetriever.md)
-- [VectorIndexRetriever](../../api/classes/VectorIndexRetriever.md)

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/low_level/storage.md

@@ -1,30 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 7
----
-
-# التخزين
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-يعمل التخزين في LlamaIndex.TS تلقائيًا بمجرد تكوين كائن `StorageContext`. قم بتكوين `persistDir` وربطه بفهرس.
-
-في الوقت الحالي ، يتم دعم حفظ وتحميل البيانات من القرص فقط ، مع وجود تكاملات مستقبلية مخططة!
-
-```typescript
-import { Document, VectorStoreIndex, storageContextFromDefaults } from "./src";
-
-const storageContext = await storageContextFromDefaults({
-  persistDir: "./storage",
-});
-
-const document = new Document({ text: "نص اختبار" });
-const index = await VectorStoreIndex.fromDocuments([document], {
-  storageContext,
-});
-```
-
-## مرجع الواجهة البرمجية
-
-- [StorageContext](../../api/interfaces/StorageContext.md)
-
-"

apps/docs/i18n/ar/docusaurus-plugin-content-docs/current/starter.md

@@ -1,58 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 2
----
-
-# دليل البداية
-
-`تمت ترجمة هذه الوثيقة تلقائيًا وقد تحتوي على أخطاء. لا تتردد في فتح طلب سحب لاقتراح تغييرات.`
-
-بمجرد [تثبيت LlamaIndex.TS باستخدام NPM](installation) وإعداد مفتاح OpenAI الخاص بك، أنت الآن جاهز لبدء تطبيقك الأول:
-
-في مجلد جديد:
-
-```bash npm2yarn
-npm install typescript
-npm install @types/node
-npx tsc --init # إذا لزم الأمر
-```
-
-أنشئ ملف `example.ts`. سيقوم هذا الكود بتحميل بعض البيانات المثالية، وإنشاء وثيقة، وفهرسة الوثيقة (مما ينشئ تضمينات باستخدام OpenAI)، ثم إنشاء محرك الاستعلام للإجابة على الأسئلة حول البيانات.
-
-```ts
-// example.ts
-import fs from "fs/promises";
-import { Document, VectorStoreIndex } from "llamaindex";
-
-async function main() {
-  // تحميل المقالة من abramov.txt في Node
-  const essay = await fs.readFile(
-    "node_modules/llamaindex/examples/abramov.txt",
-    "utf-8",
-  );
-
-  // إنشاء كائن Document بواسطة المقالة
-  const document = new Document({ text: essay });
-
-  // تقسيم النص وإنشاء التضمينات. تخزينها في VectorStoreIndex
-  const index = await VectorStoreIndex.fromDocuments([document]);
-
-  // استعلام الفهرس
-  const queryEngine = index.asQueryEngine();
-  const response = await queryEngine.query("ماذا فعل الكاتب في الكلية؟");
-
-  // إخراج الاستجابة
-  console.log(response.toString());
-}
-
-main();
-```
-
-ثم يمكنك تشغيله باستخدام
-
-```bash
-npx ts-node example.ts
-```
-
-هل أنت مستعد للمزيد من التعلم؟ تفضل بزيارة منصة NextJS الخاصة بنا على https://llama-playground.vercel.app/. يمكنك العثور على المصدر على https://github.com/run-llama/ts-playground
-
-"

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/api

@@ -1 +0,0 @@
-../../../../docs/api

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/concepts.md

@@ -1,86 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 3
----
-
-# Високо ниво на концепции
-
-`Тази документация е преведена автоматично и може да съдържа грешки. Не се колебайте да отворите Pull Request, за да предложите промени.`
-
-LlamaIndex.TS ви помага да създавате приложения, базирани на LLM (например Q&A, чатбот) върху персонализирани данни.
-
-В това ръководство за високо ниво на концепции ще научите:
-
-- как LLM може да отговори на въпроси, използвайки вашите собствени данни.
-- ключови концепции и модули в LlamaIndex.TS за създаване на ваша собствена заявка.
-
-## Отговаряне на въпроси върху вашите данни
-
-LlamaIndex използва двустепенен метод при използване на LLM с вашите данни:
-
-1. **стъпка за индексиране**: подготовка на база от знания и
-2. **стъпка за заявка**: извличане на съответния контекст от знанията, за да помогне на LLM да отговори на въпрос
-
-![](./_static/concepts/rag.jpg)
-
-Този процес е известен също като Retrieval Augmented Generation (RAG).
-
-LlamaIndex.TS предоставя основния инструментариум, който прави и двете стъпки изключително лесни.
-
-Нека изследваме всяка стъпка подробно.
-
-### Стъпка на индексиране
-
-LlamaIndex.TS ви помага да подготвите базата от знания с помощта на набор от конектори за данни и индекси.
-
-![](./_static/concepts/indexing.jpg)
-
-[**Data Loaders**](./modules/high_level/data_loader.md):
-Конектор за данни (т.е. `Reader`) поема данни от различни източници на данни и формати на данни и ги превръща в просто представяне на `Document` (текст и прости метаданни).
-
-[**Documents / Nodes**](./modules/high_level/documents_and_nodes.md): `Document` е общ контейнер за всякакъв вид данни - например PDF, изход от API или извлечени данни от база данни. `Node` е атомарната единица от данни в LlamaIndex и представлява "част" от източниковия `Document`. Това е богато представяне, което включва метаданни и връзки (към други възли), за да позволи точни и изразителни операции за извличане.
-
-[**Data Indexes**](./modules/high_level/data_index.md):
-След като сте поели данните си, LlamaIndex ви помага да индексирате данните във формат, който е лесен за извличане.
-
-Под капака, LlamaIndex анализира суровите документи в промеждинни представяния, изчислява векторни вложения и съхранява данните в паметта или на диска.
-
-"
-
-### Стъпка за заявка
-
-В стъпката за заявка, конвейерът за заявки извлича най-съответния контекст, даден на потребителска заявка,
-и го предава на LLM (заедно със заявката), за да синтезира отговор.
-
-Това дава на LLM актуални познания, които не са в неговите оригинални обучаващи данни,
-(също така намалява халюцинацията).
-
-Основното предизвикателство в стъпката за заявка е извличането, организирането и резонирането върху (потенциално много) бази от знания.
-
-LlamaIndex предоставя модули, които могат да се комбинират и помагат за създаването и интегрирането на RAG конвейери за Q&A (заявки), чатбот (чат двигател) или като част от агент.
-
-Тези строителни блокове могат да бъдат персонализирани, за да отразяват предпочитанията за ранжиране, както и да бъдат комбинирани, за да резонират върху множество бази от знания по структуриран начин.
-
-![](./_static/concepts/querying.jpg)
-
-#### Строителни блокове
-
-[**Извличатели**](./modules/low_level/retriever.md):
-Извличател дефинира как да се извлича ефективно съответния контекст от база от знания (т.е. индекс), когато се предостави заявка.
-Конкретната логика за извличане се различава за различни индекси, като най-популярното е плътно извличане срещу векторен индекс.
-
-[**Синтезатори на отговори**](./modules/low_level/response_synthesizer.md):
-Синтезаторът на отговор генерира отговор от LLM, използвайки потребителска заявка и даден набор от извлечени текстови части.
-
-"
-
-#### Конвейери
-
-[**Заявки**](./modules/high_level/query_engine.md):
-Заявката е цялостен конвейер, който ви позволява да задавате въпроси относно вашите данни.
-Тя приема заявка на естествен език и връща отговор, заедно с извлечения контекст, предаден на LLM.
-
-[**Чат двигатели**](./modules/high_level/chat_engine.md):
-Чат двигателът е цялостен конвейер за провеждане на разговор с вашите данни
-(множество въпроси и отговори вместо единичен въпрос и отговор).
-
-"

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/end_to_end.md

@@ -1,57 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 4
----
-
-# Примери от начало до край
-
-`Тази документация е преведена автоматично и може да съдържа грешки. Не се колебайте да отворите Pull Request, за да предложите промени.`
-
-Включени са няколко примера от начало до край, използвайки LlamaIndex.TS в хранилището
-
-Разгледайте примерите по-долу или ги опитайте и завършете за минути с интерактивни уроци на Github Codespace, предоставени от Dev-Docs [тук](https://codespaces.new/team-dev-docs/lits-dev-docs-playground?devcontainer_path=.devcontainer%2Fjavascript_ltsquickstart%2Fdevcontainer.json):
-
-## [Чат двигател (Chat Engine)](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/chatEngine.ts)
-
-Прочетете файл и обсъждайте го с LLM.
-
-## [Векторен индекс](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/vectorIndex.ts)
-
-Създайте векторен индекс и го запитайте. Векторният индекс ще използва вграждания, за да извлече най-релевантните k върха. По подразбиране, k е 2.
-
-"
-
-## [Summary Index](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/summaryIndex.ts)
-
-Създайте списъчен индекс и го заявете. Този пример също използва `LLMRetriever`, който използва LLM, за да избере най-добрите възли за използване при генериране на отговор.
-
-"
-
-## [Запазване / Зареждане на индекс](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/storageContext.ts)
-
-Създайте и заредете векторен индекс. Запазването на диска в LlamaIndex.TS става автоматично, веднага след като е създаден обект за контекст на съхранение.
-
-## [Персонализиран векторен индекс](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/vectorIndexCustomize.ts)
-
-Създайте векторен индекс и го заявете, като конфигурирате `LLM`, `ServiceContext` и `similarity_top_k`.
-
-"
-
-## [OpenAI LLM](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/openai.ts)
-
-Създайте OpenAI LLM и го използвайте директно за чат.
-
-## [Llama2 DeuceLLM](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/llamadeuce.ts)
-
-Създайте Llama-2 LLM и го използвайте директно за чат.
-
-## [SubQuestionQueryEngine](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/subquestion.ts)
-
-Използва `SubQuestionQueryEngine`, който разбива сложни заявки на множество въпроси и след това агрегира отговорите на всички под-въпроси.
-
-"
-
-## [Модули с ниско ниво](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/lowlevel.ts)
-
-Този пример използва няколко компонента с ниско ниво, които премахват нуждата от реален двигател за заявки. Тези компоненти могат да се използват навсякъде, във всяко приложение или да бъдат персонализирани и подкласирани, за да отговарят на вашите нужди.
-
-"

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/environments.md

@@ -1,17 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 5
----
-
-# Среди
-
-`Тази документация е преведена автоматично и може да съдържа грешки. Не се колебайте да отворите Pull Request, за да предложите промени.`
-
-LlamaIndex в момента официално поддържа NodeJS 18 и NodeJS 20.
-
-## NextJS App Router
-
-Ако използвате обработчици на маршрути/сървърни функции на NextJS App Router, ще трябва да използвате режима на NodeJS:
-
-```js
-export const runtime = "nodejs"; // по подразбиране
-```

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/installation.mdx

@@ -1,65 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 1
----
-
-# Инсталация и настройка
-
-`Тази документация е преведена автоматично и може да съдържа грешки. Не се колебайте да отворите Pull Request, за да предложите промени.`
-
-Уверете се, че имате NodeJS v18 или по-нова версия.
-
-## Използване на create-llama
-
-Най-лесният начин да започнете с LlamaIndex е чрез използването на `create-llama`. Този инструмент с команден ред ви позволява бързо да започнете да създавате ново приложение LlamaIndex, като всичко е настроено за вас.
-
-Просто изпълнете
-
-<Tabs>
-<TabItem value="1" label="npm" default>
-
-```bash
-npx create-llama@latest
-```
-
-</TabItem>
-<TabItem value="2" label="Yarn">
-
-```bash
-yarn create llama
-```
-
-</TabItem>
-<TabItem value="3" label="pnpm">
-
-```bash
-pnpm create llama@latest
-```
-
-</TabItem>
-</Tabs>
-
-за да започнете. След като приложението ви е генерирано, изпълнете
-
-```bash npm2yarn
-npm run dev
-```
-
-за да стартирате сървъра за разработка. След това можете да посетите [http://localhost:3000](http://localhost:3000), за да видите вашето приложение.
-
-## Инсталация от NPM
-
-```bash npm2yarn
-npm install llamaindex
-```
-
-### Променливи на средата
-
-Нашият пример използва OpenAI по подразбиране. Ще трябва да настроите вашия Open AI ключ по следния начин:
-
-```bash
-export OPENAI_API_KEY="sk-......" # Заменете с вашия ключ от https://platform.openai.com/account/api-keys
-```
-
-Ако искате да го зареждате автоматично всеки път, добавете го към вашия .zshrc/.bashrc.
-
-ВНИМАНИЕ: не добавяйте вашия OpenAI ключ в системата за контрол на версиите.

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/introduction.md

@@ -1,62 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 0
-slug: /
----
-
-# Какво е LlamaIndex.TS?
-
-`Тази документация е преведена автоматично и може да съдържа грешки. Не се колебайте да отворите Pull Request, за да предложите промени.`
-
-LlamaIndex.TS е рамка за данни за приложения на LLM, която позволява внасяне, структуриране и достъп до частни или специфични за домейна данни. Въпреки че има наличен и пакет на Python (вижте [тук](https://docs.llamaindex.ai/en/stable/)), LlamaIndex.TS предлага основни функции в едно просто пакетиране, оптимизирано за използване с TypeScript.
-
-## 🚀 Защо LlamaIndex.TS?
-
-В основата си, LLM-ите предлагат естествен езиков интерфейс между хората и изводените данни. Широко разпространените модели са предварително обучени на голямо количество публично достъпни данни, от Уикипедия и списания до учебници и изходен код.
-
-Приложенията, построени върху LLM-и, често изискват допълване на тези модели с частни или специфични за домейна данни. За съжаление, тези данни могат да бъдат разпределени в различни приложения и хранилища на данни. Те се намират зад API-и, в SQL бази данни или са затворени в PDF файлове и презентации.
-
-Тук идва **LlamaIndex.TS**.
-
-## 🦙 Как може да помогне LlamaIndex.TS?
-
-LlamaIndex.TS предоставя следните инструменти:
-
-- **Зареждане на данни** - внасяйте вашите съществуващи данни във формат `.txt`, `.pdf`, `.csv`, `.md` и `.docx` директно
-- **Индекси на данни** - структурирайте данните си в промежуточни представяния, които са лесни и ефективни за консумация от LLM.
-- **Двигатели** - предоставят достъп до вашите данни чрез естествен език. Например:
-  - Заявителни двигатели са мощни интерфейси за извличане на знания.
-  - Чат двигатели са разговорни интерфейси за многократни, "напред и назад" взаимодействия с вашите данни.
-
-"
-
-## 👨‍👩‍👧‍👦 За кого е LlamaIndex?
-
-LlamaIndex.TS предоставя основен набор от инструменти, необходими за всеки, който създава LLM приложения с JavaScript и TypeScript.
-
-Нашето API на високо ниво позволява на начинаещите потребители да използват LlamaIndex.TS за внасяне и заявка на техните данни.
-
-За по-сложни приложения нашите API на по-ниско ниво позволяват на напредналите потребители да персонализират и разширят всяко модул - връзки с данни, индекси, извличатели и заявки, за да отговарят на техните нужди.
-
-## Започване
-
-`npm install llamaindex`
-
-Документацията ни включва [Инструкции за инсталиране](./installation.mdx) и [Урок за начинаещи](./starter.md), за да построите първото си приложение.
-
-След като сте готови, [Високо ниво концепции](./getting_started/concepts.md) представя общ преглед на модулната архитектура на LlamaIndex. За повече практически примери, разгледайте нашите [Уроци от начало до край](./end_to_end.md).
-
-## 🗺️ Екосистема
-
-За да изтеглите или допринесете, намерете LlamaIndex на:
-
-- Github: https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS
-- NPM: https://www.npmjs.com/package/llamaindex
-
-"
-
-## Общност
-
-Нуждаете се от помощ? Имате предложение за функционалност? Присъединете се към общността на LlamaIndex:
-
-- Twitter: https://twitter.com/llama_index
-- Discord: https://discord.gg/dGcwcsnxhU

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/high_level/chat_engine.md

@@ -1,24 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 4
----
-
-# Чат двигател (ChatEngine)
-
-`Тази документация е преведена автоматично и може да съдържа грешки. Не се колебайте да отворите Pull Request, за да предложите промени.`
-
-Чат двигателят е бърз и прост начин да чатите с данните във вашата индекс.
-
-```typescript
-const retriever = index.asRetriever();
-const chatEngine = new ContextChatEngine({ retriever });
-
-// започнете да чатите
-const response = await chatEngine.chat(query);
-```
-
-## Api Референции
-
-- [Чат двигател за контекст (ContextChatEngine)](../../api/classes/ContextChatEngine.md)
-- [Чат двигател за кондензиране на въпроси (CondenseQuestionChatEngine)](../../api/classes/ContextChatEngine.md)
-
-"

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/high_level/data_index.md

@@ -1,27 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 2
----
-
-# Индекс
-
-`Тази документация е преведена автоматично и може да съдържа грешки. Не се колебайте да отворите Pull Request, за да предложите промени.`
-
-Индексът е основният контейнер и организация за вашите данни. LlamaIndex.TS поддържа два вида индекси:
-
-- `VectorStoreIndex` - ще изпраща най-добрите `Node` до LLM при генериране на отговор. По подразбиране, най-добрите два.
-- `SummaryIndex` - ще изпраща всеки `Node` в индекса до LLM, за да генерира отговор.
-
-```typescript
-import { Document, VectorStoreIndex } from "llamaindex";
-
-const document = new Document({ text: "тест" });
-
-const index = await VectorStoreIndex.fromDocuments([document]);
-```
-
-## API Референция
-
-- [SummaryIndex](../../api/classes/SummaryIndex.md)
-- [VectorStoreIndex](../../api/classes/VectorStoreIndex.md)
-
-"

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/high_level/data_loader.md

@@ -1,21 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 1
----
-
-# Четец / Зареждач
-
-`Тази документация е преведена автоматично и може да съдържа грешки. Не се колебайте да отворите Pull Request, за да предложите промени.`
-
-LlamaIndex.TS поддържа лесно зареждане на файлове от папки с помощта на класа `SimpleDirectoryReader`. В момента се поддържат файлове с разширения `.txt`, `.pdf`, `.csv`, `.md` и `.docx`, с планове за добавяне на още в бъдеще!
-
-```typescript
-import { SimpleDirectoryReader } from "llamaindex";
-
-documents = new SimpleDirectoryReader().loadData("./data");
-```
-
-## API Референция
-
-- [SimpleDirectoryReader](../../api/classes/SimpleDirectoryReader.md)
-
-"

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/high_level/documents_and_nodes.md

@@ -1,22 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 0
----
-
-# Документи и Възли
-
-`Тази документация е преведена автоматично и може да съдържа грешки. Не се колебайте да отворите Pull Request, за да предложите промени.`
-
-`Документи` и `Възли` са основните строителни блокове на всяко индексиране. Въпреки че API-то за тези обекти е подобно, обектите `Документ` представляват цели файлове, докато `Възли` са по-малки части от оригиналния документ, които са подходящи за LLM и Q&A.
-
-```typescript
-import { Document } from "llamaindex";
-
-document = new Document({ text: "текст", metadata: { key: "val" } });
-```
-
-## API Референция
-
-- [Документ](../../api/classes/Document.md)
-- [ТекстовВъзел](../../api/classes/TextNode.md)
-
-"

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/high_level/query_engine.md

@@ -1,40 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 3
----
-
-# QueryEngine (Заявка на двигател)
-
-`Тази документация е преведена автоматично и може да съдържа грешки. Не се колебайте да отворите Pull Request, за да предложите промени.`
-
-Заявка на двигател обвива `Retriever` и `ResponseSynthesizer` в тръбопровод, който използва низа от заявки, за да извлече възли и след това ги изпраща към LLM, за да генерира отговор.
-
-```typescript
-const queryEngine = index.asQueryEngine();
-const response = await queryEngine.query("query string");
-```
-
-## Заявка на подзапитване на двигател
-
-Основната концепция на Заявка на подзапитване на двигател е, че тя разделя една заявка на множество заявки, получава отговор за всяка от тези заявки и след това комбинира тези различни отговори в един цялостен отговор за потребителя. Можете да си представите това като техника за "мислене стъпка по стъпка", но като итерира върху източниците на данни!
-
-### Започване
-
-Най-лесният начин да започнете да използвате Заявка на подзапитване на двигател е да стартирате файла subquestion.ts в [примерите](https://github.com/run-llama/LlamaIndexTS/blob/main/examples/subquestion.ts).
-
-```bash
-npx ts-node subquestion.ts
-```
-
-### Инструменти
-
-Заявка на подзапитване на двигател е реализирана с инструменти. Основната идея на инструментите е, че те са изпълними опции за големия езиков модел. В този случай нашият Заявка на подзапитване на двигател разчита на QueryEngineTool, който, както се предполага, е инструмент за изпълнение на заявки върху QueryEngine. Това ни позволява да дадем на модела възможност да заявява различни документи за различни въпроси, например. Също така можем да си представим, че Заявка на подзапитване на двигател може да използва инструмент, който търси нещо в Интернет или получава отговор, използвайки Wolfram Alpha.
-
-Можете да научите повече за инструментите, като разгледате документацията на LlamaIndex Python https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/core_modules/agent_modules/tools/root.html
-
-## API Reference (API справка)
-
-- [RetrieverQueryEngine (Заявка на двигател за извличане)](../../api/classes/RetrieverQueryEngine.md)
-- [SubQuestionQueryEngine (Заявка на двигател за подзапитване)](../../api/classes/SubQuestionQueryEngine.md)
-- [QueryEngineTool (Инструмент за заявка на двигател)](../../api/interfaces/QueryEngineTool.md)
-
-"

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/index.md

@@ -1,33 +0,0 @@
-# Основни модули
-
-`Тази документация е преведена автоматично и може да съдържа грешки. Не се колебайте да отворите Pull Request, за да предложите промени.`
-
-LlamaIndex.TS предлага няколко основни модула, разделени на модули на високо ниво, за бързо стартиране, и модули на ниско ниво, за персонализиране на ключовите компоненти според вашите нужди.
-
-## Модули на високо ниво
-
-- [**Документ**](./high_level/documents_and_nodes.md): Документ представлява текстов файл, PDF файл или друг непрекъснат парче данни.
-
-- [**Възел**](./high_level/documents_and_nodes.md): Основният строителен блок от данни. Най-често това са части от документа, разделени на управляеми парчета, достатъчно малки, за да бъдат подадени на модел за вграждане и LLM.
-
-- [**Четец/Зареждач**](./high_level/data_loader.md): Четецът или зареждачът е нещо, което приема документ от реалния свят и го преобразува в клас Документ, който после може да се използва в индекса и заявките ви. В момента поддържаме обикновени текстови файлове и PDF файлове, с много други, които ще бъдат добавени.
-
-- [**Индекси**](./high_level/data_index.md): Индексите съхраняват Възлите и вгражданията на тези възли.
-
-- [**QueryEngine**](./high_level/query_engine.md): Заявките са това, което генерира заявката, която въвеждате и ви връща резултата. Заявките обикновено комбинират предварително изграден prompt със избрани възли от вашия индекс, за да предоставят на LLM контекста, от който се нуждае, за да отговори на вашата заявка.
-
-- [**ChatEngine**](./high_level/chat_engine.md): ChatEngine ви помага да построите чатбот, който ще взаимодейства с вашите индекси.
-
-## Модули на ниско ниво
-
-- [**LLM**](./low_level/llm.md): Класът LLM е обединен интерфейс над голям доставчик на модели на езика като OpenAI GPT-4, Anthropic Claude или Meta LLaMA. Можете да го наследите, за да напишете конектор към собствен модел на голям език.
-
-- [**Embedding**](./low_level/embedding.md): Вграждането се представя като вектор от числа с плаваща запетая. Нашето вграждане по подразбиране е OpenAI's text-embedding-ada-002 и всяко вграждане, което генерира, се състои от 1,536 числа с плаваща запетая. Друго популярно вграждане е BERT, което използва 768 числа с плаваща запетая, за да представи всеки възел. Предоставяме няколко помощни функции за работа с вграждания, включително 3 опции за изчисляване на подобие и Maximum Marginal Relevance.
-
-- [**TextSplitter/NodeParser**](./low_level/node_parser.md): Стратегиите за разделяне на текст са изключително важни за общата ефективност на търсенето на вграждания. В момента, въпреки че имаме стойност по подразбиране, няма универсално решение. В зависимост от източниците на документите, може да искате да използвате различни размери и стратегии за разделяне. В момента поддържаме разделяне по фиксиран размер, разделяне по фиксиран размер с препокриващи се секции, разделяне по изречение и разделяне по параграф. TextSplitter се използва от NodeParser при разделянето на `Document` на `Node`.
-
-- [**Retriever**](./low_level/retriever.md): Retriever е този, който наистина избира възлите за връщане от индекса. Тук може да желаете да опитате да вземете повече или по-малко възли за всяка заявка, да промените функцията за подобие или да създадете собствен retriever за всеки отделен случай в приложението си. Например може да желаете да имате отделен retriever за съдържание на код срещу текстово съдържание.
-
-- [**ResponseSynthesizer**](./low_level/response_synthesizer.md): ResponseSynthesizer е отговорен за вземането на низ от заявка и използването на списък от `Node`-и за генериране на отговор. Това може да бъде в различни форми, като обхождане на всички контексти и уточняване на отговор, или изграждане на дърво от резюмета и връщане на кореновото резюме.
-
-- [**Storage**](./low_level/storage.md): На някакъв етап ще искате да съхранявате индексите, данните и векторите си, вместо да изпълнявате моделите за вграждане всеки път. IndexStore, DocStore, VectorStore и KVStore са абстракции, които ви позволяват да го направите. Заедно те формират StorageContext. В момента ви позволяваме да запазвате вгражданията си във файлове на файловата система (или виртуална файлова система в паметта), но също така активно добавяме интеграции към Vector Databases.

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/low_level/embedding.md

@@ -1,26 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 1
----
-
-# Вграждане (Embedding)
-
-`Тази документация е преведена автоматично и може да съдържа грешки. Не се колебайте да отворите Pull Request, за да предложите промени.`
-
-Моделът за вграждане в LlamaIndex е отговорен за създаването на числови представяния на текст. По подразбиране, LlamaIndex използва модела `text-embedding-ada-002` от OpenAI.
-
-Това може да бъде явно зададено в обекта `ServiceContext`.
-
-```typescript
-import { OpenAIEmbedding, serviceContextFromDefaults } from "llamaindex";
-
-const openaiEmbeds = new OpenAIEmbedding();
-
-const serviceContext = serviceContextFromDefaults({ embedModel: openaiEmbeds });
-```
-
-## API Референция
-
-- [OpenAIEmbedding](../../api/classes/OpenAIEmbedding.md)
-- [ServiceContext](../../api/interfaces/ServiceContext.md)
-
-"

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/low_level/llm.md

@@ -1,26 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 0
----
-
-# LLM
-
-`Тази документация е преведена автоматично и може да съдържа грешки. Не се колебайте да отворите Pull Request, за да предложите промени.`
-
-LLM е отговорен за четене на текст и генериране на отговори на естествен език на заявки. По подразбиране, LlamaIndex.TS използва `gpt-3.5-turbo`.
-
-LLM може да бъде явно зададен в обекта `ServiceContext`.
-
-```typescript
-import { OpenAI, serviceContextFromDefaults } from "llamaindex";
-
-const openaiLLM = new OpenAI({ model: "gpt-3.5-turbo", temperature: 0 });
-
-const serviceContext = serviceContextFromDefaults({ llm: openaiLLM });
-```
-
-## API Референция
-
-- [OpenAI](../../api/classes/OpenAI.md)
-- [ServiceContext](../../api/interfaces/ServiceContext.md)
-
-"

apps/docs/i18n/bg/docusaurus-plugin-content-docs/current/modules/low_level/node_parser.md

@@ -1,37 +0,0 @@
----
-sidebar_position: 3
----
-
-# NodeParser (Анализатор на възли)
-
-`Тази документация е преведена автоматично и може да съдържа грешки. Не се колебайте да отворите Pull Request, за да предложите промени.`
-
-`NodeParser` в LlamaIndex е отговорен за разделянето на обекти от тип `Document` на по-лесни за управление обекти от тип `Node`. Когато извикате `.fromDocuments()`, `NodeParser` от `ServiceContext` се използва автоматично за това. Алтернативно, можете да го използвате, за да разделяте документи предварително.
-
-```typescript
-import { Document, SimpleNodeParser } from "llamaindex";
-
-const nodeParser = new SimpleNodeParser();
-const nodes = nodeParser.getNodesFromDocuments([
-  new Document({ text: "Аз съм на 10 години. Джон е на 20 години." }),
-]);
-```
-
-## TextSplitter (TextSplitter)
-
-Основният разделящ текст ще раздели текста на изречения. Той може също да се използва като самостоятелен модул за разделяне на суров текст.
-
-```typescript
-import { SentenceSplitter } from "llamaindex";
-
-const splitter = new SentenceSplitter({ chunkSize: 1 });
-
-const textSplits = splitter.splitText("Здравей, свят");
-```
-
-## API Reference (API справка)
-
-- [SimpleNodeParser (Прост анализатор на възли)](../../api/classes/SimpleNodeParser.md)
-- [SentenceSplitter (Разделяне на изречения)](../../api/classes/SentenceSplitter.md)
-
-"