Crie recuperadores personalizados que superem a pesquisa vetorial genérica, entendendo o contexto e o jargão 🎮 específicos do domínio A equipe da @superlinked mostra como criar um recuperador de jogos Steam usando nossa integração personalizada com o LlamaIndex, combinando pesquisa semântica com conhecimento específico de jogos. 🎯 Experiência de domínio de conexão de retrievers personalizados - perfeito para jargões de jogos e consultas complexas como "jogo cooperativo de estratégia com elementos de ficção científica" ⚡ A indexação de vários campos combina nome, descrição e gênero em um único texto pesquisável para uma compreensão mais rica 🔧 O LlamaIndex BaseRetriever precisa de apenas uma implementação de método _retrieve para conectar qualquer back-end personalizado 🚀 O InMemoryExecutor do @superlinked oferece latência inferior a um milissegundo para recomendações em tempo real O guia aborda o design do esquema, a configuração do espaço vetorial e o processamento de resultados com exemplos práticos de código. Mostramos como a combinação da abordagem de mistura de codificadores do @superlinked com a infraestrutura RAG do LlamaIndex cria retrievers que realmente entendem o que os usuários querem dizer, não apenas o que eles digitam. Tutorial completo com o notebook Colab: