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Integra Firecrawl con LlamaIndex para crear aplicaciones de IA con búsqueda vectorial y embeddings basados en contenido web.

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Configuración

npm install llamaindex @llamaindex/openai @mendable/firecrawl-js
Crea un archivo .env: 
FIRECRAWL_API_KEY=tu_clave_firecrawl
OPENAI_API_KEY=tu_clave_openai
Nota: Si usas Node < 20, instala dotenv y agrega import 'dotenv/config' a tu código.
Este ejemplo muestra cómo usar LlamaIndex con Firecrawl para rastrear un sitio web, generar embeddings y consultar el contenido mediante RAG. 
import Firecrawl from '@mendable/firecrawl-js';
import { Document, VectorStoreIndex, Settings } from 'llamaindex';
import { OpenAI, OpenAIEmbedding } from '@llamaindex/openai';

Settings.llm = new OpenAI({ model: "gpt-4o" });
Settings.embedModel = new OpenAIEmbedding({ model: "text-embedding-3-small" });

const firecrawl = new Firecrawl({ apiKey: process.env.FIRECRAWL_API_KEY });
const crawlResult = await firecrawl.crawl('https://firecrawl.dev', {
  limit: 10,
  scrapeOptions: { formats: ['markdown'] }
});
console.log(`Se rastrearon ${crawlResult.data.length } páginas`);

const documents = crawlResult.data.map((page: any, i: number) =>
  new Document({
    text: page.markdown,
    id_: `page-${i}`,
    metadata: { url: page.metadata?.sourceURL }
  })
);

const index = await VectorStoreIndex.fromDocuments(documents);
console.log('Índice vectorial creado con embeddings');

const queryEngine = index.asQueryEngine();
const response = await queryEngine.query({ query: '¿Qué es Firecrawl y cómo funciona?' });

console.log('\nRespuesta:', response.toString());
Para más ejemplos, consulta la documentación de LlamaIndex.