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Integre o Firecrawl ao LlamaIndex para criar aplicações de IA com busca vetorial e embeddings baseados em conteúdo da web.

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Configuração

npm install llamaindex @llamaindex/openai @mendable/firecrawl-js
Crie o arquivo .env: 
FIRECRAWL_API_KEY=sua_chave_firecrawl
OPENAI_API_KEY=sua_chave_openai
Observação: Se estiver usando Node < 20, instale dotenv e adicione import 'dotenv/config' ao seu código.
Este exemplo demonstra como usar o LlamaIndex com o Firecrawl para rastrear um site, gerar embeddings e consultar o conteúdo usando 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(`${crawlResult.data.length} páginas rastreadas`);

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 vetorial criado com embeddings');

const queryEngine = index.asQueryEngine();
const response = await queryEngine.query({ query: 'O que é o Firecrawl e como funciona?' });

console.log('\nResposta:', response.toString());
Para mais exemplos, consulte a documentação do LlamaIndex.