Construiți retrievere personalizate care înving căutarea vectorială generică prin înțelegerea contextului și jargonului 🎮 specific domeniului Echipa de la @superlinked arată cum să creezi un retriever de jocuri Steam folosind integrarea noastră personalizată LlamaIndex, combinând căutarea semantică cu cunoștințele specifice jocurilor. 🎯 Expertiză în domeniu hardwire pentru retrieveri personalizați - perfect pentru jargonul jocurilor și întrebări complexe, cum ar fi "joc cooperativ de strategie cu elemente SF" ⚡ Indexarea pe mai multe câmpuri combină numele, descrierea, genul într-un singur text care poate fi căutat pentru o înțelegere mai bogată 🔧 LlamaIndex BaseRetriever are nevoie de o singură implementare a metodei _retrieve pentru a conecta orice backend personalizat 🚀 InMemoryExecutor de la @superlinked oferă o latență sub milisecundă pentru recomandări în timp real Ghidul trece prin proiectarea schemei, configurarea spațiului vectorial și procesarea rezultatelor cu exemple practice de cod. Arătăm cum combinarea abordării amestecului de codificatoare a @superlinked cu infrastructura RAG a LlamaIndex creează recuperatori care înțeleg de fapt ce înseamnă utilizatorii, nu doar ce tastează. Tutorial complet cu notebook-ul Colab: