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# LlamaIndex

> Usa Phaseo en flujos de trabajo RAG de LlamaIndex.

Usa esta guía cuando quieras enrutar la generación o las representaciones vectoriales de una aplicación LlamaIndex a través de Phaseo.

## Instalar

```bash theme={null}
pip install llama-index llama-index-llms-openai-like llama-index-embeddings-openai-like
```

## Configurar un LLM compatible con OpenAI

```python theme={null}
import os
from llama_index.llms.openai_like import OpenAILike

llm = OpenAILike(
    model="openai/gpt-5-nano",
    api_key=os.environ["PHASEO_API_KEY"],
    api_base="https://api.phaseo.app/v1",
    is_chat_model=True,
)

response = llm.complete("Write one sentence about retrieval quality.")
print(response)
```

## Usar en un índice

```python theme={null}
from llama_index.core import Settings

Settings.llm = llm
```

Después, crea o consulta el índice como de costumbre.

## Notas

* Usa `OpenAILike` para API de terceros compatibles con OpenAI.
* Mantén explícitos los IDs de los modelos de generación y de embeddings. No des por hecho que los valores predeterminados de LlamaIndex apuntan a Phaseo.
* Si utilizas embeddings de Phaseo, establece el modelo de embeddings con un ID de modelo de Phaseo y la misma URL base.

## Relacionado

* [Embeddings](../../api-reference/endpoint/embeddings.mdx)
* [Modelos](../../api-reference/endpoint/models.mdx)
* [SDK OpenAI](./openai-sdk.mdx)


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