Bouw aangepaste retrievers die generieke vectorzoekopdrachten overtreffen door domeinspecifieke context en jargon te begrijpen 🎮 Het team van @superlinked laat zien hoe je een retriever voor Steam-games kunt maken met onze aangepaste LlamaIndex-integratie, waarbij semantische zoekopdrachten worden gecombineerd met gaming-specifieke kennis. 🎯 Aangepaste retrievers verankeren domeinexpertise - perfect voor gaming-jargon en complexe zoekopdrachten zoals "strategie co-op spel met sci-fi-elementen" ⚡ Multi-veld indexering combineert naam, beschrijving en genre in één doorzoekbare tekst voor een rijker begrip 🔧 LlamaIndex BaseRetriever heeft slechts één _retrieve-methode-implementatie nodig om elke aangepaste backend aan te sluiten 🚀 @superlinked's InMemoryExecutor levert sub-milliseconde latentie voor realtime aanbevelingen De gids doorloopt schema-ontwerp, vectorruimteconfiguratie en resultaatverwerking met praktische codevoorbeelden. We laten zien hoe het combineren van @superlinked's mengsel-van-encoders benadering met LlamaIndex's RAG-infrastructuur retrievers creëert die daadwerkelijk begrijpen wat gebruikers bedoelen, niet alleen wat ze typen. Volledige tutorial met Colab-notebook: