Construisez des récupérateurs personnalisés qui surpassent la recherche vectorielle générique en comprenant le contexte et le jargon spécifiques au domaine 🎮 L'équipe de @superlinked montre comment créer un récupérateur de jeux Steam en utilisant notre intégration LlamaIndex personnalisée, combinant recherche sémantique et connaissances spécifiques au jeu. 🎯 Les récupérateurs personnalisés intègrent l'expertise du domaine - parfait pour le jargon du jeu et les requêtes complexes comme "jeu coopératif de stratégie avec des éléments de science-fiction" ⚡ L'indexation multi-champs combine nom, description, genre en un seul texte consultable pour une compréhension plus riche 🔧 LlamaIndex BaseRetriever nécessite juste une implémentation de méthode _retrieve pour brancher n'importe quel backend personnalisé 🚀 L'InMemoryExecutor de @superlinked offre une latence sub-millisecondes pour des recommandations en temps réel Le guide explique la conception de schéma, la configuration de l'espace vectoriel et le traitement des résultats avec des exemples de code pratiques. Nous montrons comment la combinaison de l'approche mélangeur d'encodeurs de @superlinked avec l'infrastructure RAG de LlamaIndex crée des récupérateurs qui comprennent réellement ce que les utilisateurs veulent dire, pas seulement ce qu'ils tapent. Tutoriel complet avec le notebook Colab :