Bygg tilpassede retrievere som slår generisk vektorsøk ved å forstå domenespesifikk kontekst og sjargong 🎮 Teamet hos @superlinked viser hvordan du lager en Steam-spillhenter ved hjelp av vår tilpassede LlamaIndex-integrasjon, som kombinerer semantisk søk med spillspesifikk kunnskap. 🎯 Custom retrievere hardwire domeneekspertise - perfekt for spillsjargong og komplekse spørsmål som "strategi co-op-spill med sci-fi-elementer" ⚡ Indeksering med flere felt kombinerer navn, beskrivelse, sjanger til enkelt søkbar tekst for rikere forståelse 🔧 LlamaIndex BaseRetriever trenger bare én _retrieve metodeimplementering for å koble til en tilpasset backend 🚀 @superlinked InMemoryExecutor leverer ventetid på under millisekunder for sanntidsanbefalinger Veiledningen går gjennom skjemadesign, konfigurasjon av vektorrom og resultatbehandling med praktiske kodeeksempler. Vi viser hvordan kombinasjonen av @superlinked blanding-av-kodere-tilnærming med LlamaIndex' RAG-infrastruktur skaper retrievere som faktisk forstår hva brukerne mener, ikke bare hva de skriver. Full opplæring med Colab notatbok: