Тёмный

Langchain + Qdrant Local | Server (Docker) | Cloud | Groq | Tutorial 

Data Science Basics
Подписаться 14 тыс.
Просмотров 2,9 тыс.
50% 1

Опубликовано:

 

22 окт 2024

Поделиться:

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист
Посмотреть позже
Комментарии : 5   
@VenkatesanVenkat-fd4hg
@VenkatesanVenkat-fd4hg 6 месяцев назад
Superr video as always, waiting for ur videos❤
@datasciencebasics
@datasciencebasics 6 месяцев назад
Glad you like them!
@ayushmishra5861
@ayushmishra5861 5 месяцев назад
Sir I use faiss as vector db, it takes time in similarity search on my local system, which is mcbook air. Do you think a Vector db like qdrant help me retrieve the results under 10 seconds lets say in a 25 page RAG pdf, made using langchain, ollama or more than vector db it is the gpu which is important to fetch results.
@cristianaguilar4253
@cristianaguilar4253 6 месяцев назад
Thank,
@datasciencebasics
@datasciencebasics 6 месяцев назад
Welcome !!
Далее
Paint Projects
00:17
Просмотров 4,7 млн
I tricked MrBeast into giving me his channel
00:58
Why is it different from what I thought?
00:15
Просмотров 1,5 млн
Optimize RAG Resource Use With Semantic Cache
8:43
Просмотров 5 тыс.
Getting Started with Qdrant
24:22
Просмотров 20 тыс.
Semantic Search With Elasticsearch
56:39
Просмотров 3,4 тыс.