Cree recuperadores personalizados que superen la búsqueda de vectores genéricos al comprender el contexto y la 🎮 jerga específicos del dominio El equipo de @superlinked muestra cómo crear un recuperador de juegos de Steam utilizando nuestra integración personalizada de LlamaIndex, que combina la búsqueda semántica con el conocimiento específico de los juegos. 🎯 Experiencia en el dominio de los recuperadores personalizados: perfecto para la jerga de los juegos y consultas complejas como "juego cooperativo de estrategia con elementos de ciencia ficción" ⚡ La indexación de varios campos combina el nombre, la descripción y el género en un solo texto con capacidad de búsqueda para una comprensión más rica 🔧 LlamaIndex BaseRetriever solo necesita una implementación de método _retrieve para conectar cualquier backend personalizado 🚀 InMemoryExecutor de @superlinked ofrece una latencia inferior a un milisegundo para recomendaciones en tiempo real La guía recorre el diseño de esquemas, la configuración del espacio vectorial y el procesamiento de resultados con ejemplos prácticos de código. Mostramos cómo la combinación del 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 Colab: