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LlamaIndex通讯 2024-04-23
原文英文，约600词，阅读约需3分钟。
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内容提要
LlamaIndex社区发布了多项更新，包括MistralAI和Meta的Llama 3模型的食谱，涵盖RAG、查询路由和工具应用。同时推出了创建Llama 3应用的模板和多个教程，帮助用户构建强大的RAG应用。
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关键要点
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发布了MistralAI的8x22b模型食谱，详细指导RAG、查询路由和工具应用。
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发布了Meta的Llama 3模型食谱，涵盖从简单提示到复杂RAG管道、代理和工具的使用。
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推出了create-llama模板，用户可以通过单个CLI命令快速构建Llama 3全栈应用。
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展示了多个演示，包括使用LlamaIndex的开源AI图表生成器和分布式RAG实验框架。
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提供了多种指南，涵盖Qdrant混合云集成、使用完全开放的组件构建RAG应用等。
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发布了多个教程，帮助用户使用LlamaIndex构建强大的RAG应用，包括金融代理和代码编写代理。
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延伸问答
MistralAI的8x22b模型食谱包含哪些内容？
MistralAI的8x22b模型食谱详细指导了RAG、查询路由和工具应用。
如何使用create-llama模板构建Llama 3应用？
用户可以通过运行npx create-llama并选择nextjs-llama3模板，快速构建Llama 3全栈应用。
Llama 3模型食谱的主要功能是什么？
Llama 3模型食谱涵盖从简单提示到复杂RAG管道、代理和工具的使用。
有哪些教程可以帮助构建RAG应用？
提供了多个教程，包括金融代理和代码编写代理，帮助用户使用LlamaIndex构建强大的RAG应用。
LlamaIndex的开源AI图表生成器有什么特点？
开源AI图表生成器使用LlamaIndex的Pydantic程序，支持动态生成和流式传输图表，提升用户体验。
如何将Qdrant混合云与LlamaIndex集成？
提供了指南，介绍如何将Qdrant混合云与LlamaIndex集成，使用JinaAI嵌入和MistralAI的Mixtral 8x7b。
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