Crea retriever personalizzati che superano la ricerca vettoriale generica comprendendo il contesto e il gergo specifico del dominio 🎮 Il team di @superlinked mostra come creare un retriever di giochi Steam utilizzando la nostra integrazione personalizzata di LlamaIndex, combinando la ricerca semantica con la conoscenza specifica del gaming. 🎯 I retriever personalizzati incorporano l'expertise di dominio - perfetti per il gergo videoludico e query complesse come "gioco strategico cooperativo con elementi sci-fi" ⚡ L'indicizzazione multi-campo combina nome, descrizione e genere in un unico testo ricercabile per una comprensione più ricca 🔧 LlamaIndex BaseRetriever richiede solo un'implementazione del metodo _retrieve per collegare qualsiasi backend personalizzato 🚀 L'InMemoryExecutor di @superlinked offre una latenza sub-millisecondo per raccomandazioni in tempo reale La guida illustra la progettazione dello schema, la configurazione dello spazio vettoriale e l'elaborazione dei risultati con esempi di codice pratici. Mostriamo come combinare l'approccio a miscela di codificatori di @superlinked con l'infrastruttura RAG di LlamaIndex crea retriever che comprendono realmente cosa intendono gli utenti, non solo cosa digitano. Tutorial completo con notebook Colab: