Twórz niestandardowe retrievery, które przewyższają ogólne wyszukiwanie wektorowe, rozumiejąc kontekst i żargon specyficzny dla danej dziedziny 🎮 Zespół @superlinked pokazuje, jak stworzyć retriever gier Steam, korzystając z naszej niestandardowej integracji LlamaIndex, łącząc wyszukiwanie semantyczne z wiedzą specyficzną dla gier. 🎯 Niestandardowe retrievery wbudowują ekspertyzę w danej dziedzinie - idealne do żargonu gier i złożonych zapytań, takich jak "gra kooperacyjna strategiczna z elementami sci-fi" ⚡ Indeksowanie wielopolowe łączy nazwę, opis i gatunek w jeden tekst do przeszukiwania, co pozwala na lepsze zrozumienie 🔧 LlamaIndex BaseRetriever potrzebuje tylko jednej implementacji metody _retrieve, aby podłączyć dowolne niestandardowe zaplecze 🚀 InMemoryExecutor @superlinked dostarcza opóźnienia poniżej milisekundy dla rekomendacji w czasie rzeczywistym Przewodnik przeprowadza przez projektowanie schematu, konfigurację przestrzeni wektorowej i przetwarzanie wyników z praktycznymi przykładami kodu. Pokazujemy, jak połączenie podejścia @superlinked z mieszanką enkoderów z infrastrukturą RAG LlamaIndex tworzy retrievery, które naprawdę rozumieją, co użytkownicy mają na myśli, a nie tylko to, co wpisują. Pełny samouczek z notatnikiem Colab: