使用Llama Index与Streamlit实现一个从文本中提取专业术语和定义网页小程序 ...

Llama Index有很多用例（语义搜刮、择要等），并且都有很好的记录。然而，这并不意味着我们不能将Llama Index应用到非常详细的用例中！
在本教程中，我们将介绍使用Llama Index从文本中提取专业术语和定义的计划过程，同时答应用户稍后查询这些术语。使用Streamlit，我们可以提供一种简单的方法来构建用于运行和测试所有这些的前端，并快速迭代我们的计划。
本教程假设您已经安装了Python3.9+和以下软件包：

• llama-index-core
  
• llama-index-llms-dashscope
  
• llama-index-embeddings-dashscope
  
• streamlit
  

在最底子的功能计划层面上，我们的目的是从文档中获取文本，提取术语和定义，然后为用户提供查询专业术语和定义知识库的方法。本教程将介绍Llama Index和Streamlit的功能，并希望为出现的常见问题提供一些有用的办理方案。
上传文本

第一步是为用户提供一种手动输入文本的方法。让我们使用Streamlit编写一些代码来提供此网页界面！使用以下代码并使用streamlit run app.py下令启动应用程序。
[code]import streamlit as st

st.title("