Crea recuperadores personalizados que superen la búsqueda vectorial genérica al entender el contexto y la jerga específica del dominio 🎮 El equipo de @superlinked muestra cómo crear un recuperador de juegos de Steam utilizando nuestra integración personalizada de LlamaIndex, combinando búsqueda semántica con conocimiento específico de juegos. 🎯 Los recuperadores personalizados incorporan experiencia en el dominio - perfectos para la jerga de juegos y consultas complejas como "juego de estrategia cooperativo con elementos de ciencia ficción" ⚡ La indexación multifuncional combina nombre, descripción y género en un solo texto buscable para una comprensión más rica 🔧 LlamaIndex BaseRetriever solo necesita una implementación del método _retrieve para conectar cualquier backend personalizado 🚀 El InMemoryExecutor de @superlinked ofrece latencia de sub-milisegundos para recomendaciones en tiempo real La guía explica el diseño del esquema, la configuración del espacio vectorial y el procesamiento de resultados con ejemplos de código prácticos. Mostramos cómo combinar el enfoque de mezcla de codificadores de @superlinked con la infraestructura RAG de LlamaIndex crea recuperadores que realmente entienden lo que los usuarios quieren decir, no solo lo que escriben. Tutorial completo con cuaderno de Colab: