Vytvářejte vlastní retrívry, které překonávají obecné vektorové vyhledávání díky porozumění kontextu a žargonu 🎮 specifickému pro doménu Tým společnosti @superlinked ukazuje, jak vytvořit retriever her ve službě Steam pomocí naší vlastní integrace LlamaIndex, která kombinuje sémantické vyhledávání se znalostmi specifickými pro hry. 🎯 Odbornost vlastních retrieverů v pevné doméně - ideální pro herní žargon a složité dotazy jako "strategická kooperativní hra se sci-fi prvky" ⚡ Indexování více polí kombinuje název, popis, žánr do jediného prohledávatelného textu pro bohatší porozumění 🔧 LlamaIndex BaseRetriever potřebuje pouze jednu implementaci _retrieve metody pro připojení jakéhokoli vlastního backendu 🚀 InMemoryExecutor @superlinked poskytuje latenci v řádu milisekund pro doporučení v reálném čase Průvodce vás provede návrhem schématu, konfigurací vektorového prostoru a zpracováním výsledků s praktickými příklady kódu. Ukážeme, jak kombinace přístupu @superlinked mix-of-encoders s infrastrukturou RAG společnosti LlamaIndex vytváří retrievery, kteří skutečně rozumí tomu, co uživatelé znamenají, nejen tomu, co píší. Kompletní návod k notebooku Colab: