Erstellen Sie benutzerdefinierte Abrufsysteme, die generische Vektorsuchen übertreffen, indem sie domänenspezifischen Kontext und Jargon verstehen 🎮 Das Team von @superlinked zeigt, wie man einen Abrufsystem für Steam-Spiele mit unserer benutzerdefinierten LlamaIndex-Integration erstellt, die semantische Suche mit spielspezifischem Wissen kombiniert. 🎯 Benutzerdefinierte Abrufsysteme verankern Fachwissen - perfekt für Gaming-Jargon und komplexe Anfragen wie "Strategie-Koop-Spiel mit Sci-Fi-Elementen" ⚡ Multi-Feld-Indexierung kombiniert Name, Beschreibung und Genre zu einem einzigen durchsuchbaren Text für ein besseres Verständnis 🔧 LlamaIndex BaseRetriever benötigt nur eine _retrieve-Methode, um jeden benutzerdefinierten Backend anzuschließen 🚀 @superlinked's InMemoryExecutor liefert eine Latenz von unter einer Millisekunde für Echtzeit-Empfehlungen Der Leitfaden führt durch das Schema-Design, die Konfiguration des Vektorraums und die Ergebnisverarbeitung mit praktischen Codebeispielen. Wir zeigen, wie die Kombination von @superlinked's Mischung aus Encodern mit der RAG-Infrastruktur von LlamaIndex Abrufsysteme schafft, die tatsächlich verstehen, was Benutzer meinen, nicht nur, was sie eingeben. Vollständiges Tutorial mit Colab-Notebook: