Тёмный

GenAI: Retrieval Augmented Generation (RAG) 

Jason Cox
Подписаться 22
Просмотров 72
50% 1

Learn how Retrieval Augmented Generation (RAG) works and how you can use an Large Language Model to talk to your own documents.
This video will go into the code of how to build your own RAG systems. It will cover the basics of Sentence Transformers, Vector Databases, Semantic Searching and LLM grounded answer generation.
Class Jupyter Notebook:
* github.com/jas...
TinyLLM - Host your own LLM, Chatbot and RAG:
* github.com/jas...
References:
* Sentence Transformers: sbert.net/
Vector Databases:
* Chroma - github.com/chr...
* Weaviate - github.com/wea...
* Qdrant - github.com/qdr...
* Milvus - github.com/mil...

Опубликовано:

 

13 сен 2024

Поделиться:

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист
Посмотреть позже
Комментарии    
Далее
Decompress small game, have time to play it!
00:35
Просмотров 11 млн
УДОЧКА ЗА 1$ VS 10$ VS 100$!
22:41
Просмотров 410 тыс.
Why are vector databases so FAST?
44:59
Просмотров 17 тыс.
Automated Prompt Engineering with DSPy
45:52
L-7 RAG (Retrieval Augmented Generation)
27:54
Просмотров 1,9 тыс.
Decompress small game, have time to play it!
00:35
Просмотров 11 млн