Llama Index有很多文档完备的用例（语义搜索、摘要等）。然而，这并不意味着我们不能将Llama Index应用到非常具体的用例中！
在本教程中，我们将介绍使用Llama Index从文本中提取术语和定义的设计过程，同时允许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，并快速迭代我们的设计。
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
在基础级别，我们的目标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趣的解决方案。
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这个接口！使用以下代码并使用streamlit run app.py启动应用程序。
import streamlit as st
st.title("
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