ドメイン固有のコンテキストと専門用語🎮を理解することで、一般的なベクトル検索を凌駕するカスタムレトリーバーを構築する @superlinked のチームは、セマンティック検索とゲーム固有の知識を組み合わせた、カスタム LlamaIndex 統合を使用して Steam ゲーム レトリーバーを作成する方法を示します。 🎯 カスタム レトリバーのハードワイヤー ドメインの専門知識 - ゲーム専門用語や「SF 要素を備えた戦略協力ゲーム」などの複雑なクエリに最適です ⚡ マルチフィールドインデックス作成は、名前、説明、ジャンルを単一の検索可能なテキストに結合し、より深い理解を実現します 🔧 LlamaIndex BaseRetriever は、カスタムバックエンドをプラグインするために 1 つの_retrieveメソッド実装のみを必要とします 🚀 @superlinked の InMemoryExecutor は、リアルタイムのレコメンデーションのためにミリ秒未満のレイテンシーを提供します このガイドでは、スキーマ設計、ベクトル空間構成、結果処理を実用的なコード例とともに説明します。@superlinked のエンコーダー混合アプローチと LlamaIndex の RAG インフラストラクチャを組み合わせることで、ユーザーが入力する内容だけでなく、ユーザーが何を意味するのかを実際に理解するリトリーバーがどのように作成されるかを示します。 Colabノートブックの完全なチュートリアル: