Skapa anpassade retrievers som slår generisk vektorsökning genom att förstå domänspecifik kontext och jargong 🎮 Teamet på @superlinked visar hur man skapar en Steam games retriever med hjälp av vår anpassade LlamaIndex-integration, som kombinerar semantisk sökning med spelspecifik kunskap. 🎯 Custom retrievers hardwire domänexpertis - perfekt för speljargong och komplexa frågor som "strategi co-op-spel med sci-fi-element" ⚡ Indexering med flera fält kombinerar namn, beskrivning, genre till en enda sökbar text för bättre förståelse 🔧 LlamaIndex BaseRetriever behöver bara en _retrieve metodimplementering för att koppla in en anpassad serverdel 🚀 @superlinked:s InMemoryExecutor ger svarstider på under millisekunder för rekommendationer i realtid Guiden går igenom schemadesign, konfiguration av vektorutrymme och resultatbearbetning med praktiska kodexempel. Vi visar hur kombinationen av @superlinked:s mix-of-encoders-metod med LlamaIndex's RAG-infrastruktur skapar retrievers som faktiskt förstår vad användarna menar, inte bara vad de skriver. Fullständig handledning med Colab notebook: