Rakenna mukautettuja noutajia, jotka päihittävät yleisen vektorihaun ymmärtämällä toimialuekohtaista kontekstia ja ammattikieltä 🎮 @superlinked:n tiimi näyttää, miten voit luoda Steam-pelien noutajan käyttämällä mukautettua LlamaIndex-integraatiota, jossa yhdistyvät semanttinen haku pelikohtaiseen tietoon. 🎯 Custom retrievers hardwire domain -asiantuntemus - täydellinen pelijargoniin ja monimutkaisiin kyselyihin, kuten "strategiayhteistyöpeli scifi-elementeillä" ⚡ Monikenttäinen indeksointi yhdistää nimen, kuvauksen ja tyylilajin yhdeksi haettavaksi tekstiksi monipuolisemman ymmärryksen saavuttamiseksi 🔧 LlamaIndex BaseRetriever tarvitsee vain yhden _retrieve menetelmän toteutuksen minkä tahansa mukautetun taustajärjestelmän liittämiseen 🚀 @superlinked:n InMemoryExecutor tarjoaa alle millisekunnin viiveen reaaliaikaisiin suosituksiin Opas käy läpi skeemojen suunnittelun, vektoriavaruuden konfiguroinnin ja tulosten käsittelyn käytännön koodiesimerkkien avulla. Näytämme, kuinka @superlinked:n kooderien yhdistelmän yhdistäminen LlamaIndexin RAG-infrastruktuuriin luo noutajia, jotka todella ymmärtävät, mitä käyttäjät tarkoittavat, eivät vain mitä he kirjoittavat. Täysi opetusohjelma Colab-muistikirjalla: