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Visão geral

Tipo: Framework ou plataformaCaminho principal: OpenAI-compatible via OpenAILikeNível de suporte: Compatível via OpenAILike
Para o LemonData, a configuração mais robusta do LlamaIndex é usar integrações compatíveis com OpenAI em vez das classes OpenAI integradas. A documentação atual do LlamaIndex recomenda explicitamente OpenAILike para endpoints OpenAI compatíveis de terceiros, porque as classes OpenAI integradas inferem metadados a partir dos nomes oficiais dos modelos. Em outras palavras: aqui você deve tratar OpenAILike como o caminho suportado para LemonData, e não as classes OpenAI embutidas.

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Instalação

pip install llama-index-core \
  llama-index-readers-file \
  llama-index-llms-openai-like \
  llama-index-embeddings-openai-like

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Configuração básica

from llama_index.core import Settings
from llama_index.llms.openai_like import OpenAILike
from llama_index.embeddings.openai_like import OpenAILikeEmbedding

llm = OpenAILike(
    model="gpt-5.4",
    api_base="https://api.lemondata.cc/v1",
    api_key="sk-your-lemondata-key",
    is_chat_model=True,
)

embed_model = OpenAILikeEmbedding(
    model_name="text-embedding-3-small",
    api_base="https://api.lemondata.cc/v1",
    api_key="sk-your-lemondata-key",
)

Settings.llm = llm
Settings.embed_model = embed_model

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Uso básico

response = llm.complete("Explain LemonData in one sentence.")
print(response.text)

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Chat

from llama_index.core.llms import ChatMessage

messages = [
    ChatMessage(role="system", content="You are a helpful assistant."),
    ChatMessage(role="user", content="What is the capital of France?")
]

response = llm.chat(messages)
print(response.message.content)

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Streaming

for chunk in llm.stream_complete("Write a short poem about AI."):
    print(chunk.delta, end="", flush=True)

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Embeddings

vector = embed_model.get_text_embedding("Hello, world!")
print(vector[:5])

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RAG com documentos

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex

documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("What is in my documents?")
print(response)

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Motor de chat

chat_engine = index.as_chat_engine(chat_mode="condense_question")

response = chat_engine.chat("What is LemonData?")
print(response)

response = chat_engine.chat("How many models does it support?")
print(response)

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Uso assíncrono

import asyncio

async def main():
    response = await llm.acomplete("Hello!")
    print(response.text)

asyncio.run(main())

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Boas práticas

Prefira llama_index.llms.openai_like.OpenAILike e llama_index.embeddings.openai_like.OpenAILikeEmbedding para LemonData e outros gateways OpenAI compatíveis de terceiros.
Passe api_base="https://api.lemondata.cc/v1" diretamente no código em vez de depender de nomes antigos de variáveis de ambiente da OpenAI.
Use modelos de chat/raciocínio para síntese e text-embedding-3-small ou text-embedding-3-large para recuperação.