Эта статья представляет собой всестороннее исследование извлечения и ранжирования документов с использованием мощной структуры Llama Index. Используя возможности встраивания OpenAI и SBBERT, процесс поиска достигает высокой точности и эффективности. Кроме того, включение LLM для повторного ранжирования документов обеспечивает точную настройку результатов, оптимизируя общую производительность. Убедитесь, что установлены все необходимые компоненты ! pip install -qqq llama_index !..

Несколько месяцев назад мы запустили LlamaIndex 0.6.0, которая включала масштабную переработку нашей кодовой базы, чтобы сделать нашу библиотеку более модульной, настраиваемой и доступной как для начинающих, так и для опытных пользователей: Мы создали модульные абстракции хранения (данные, индексы) и абстракции вычислений (извлекатели, механизмы запросов). Мы создали низкоуровневый API, в котором пользователи могли использовать наши модули (извлекатели, механизмы запросов) независимо..

В настоящее время мощность ChatGPT больше не вызывает сомнений. После первоначального восхищения генеративными возможностями ChatGPT естественно возникает следующий вопрос: как мы можем применить эту новую мощь в корпоративных приложениях? К счастью, уже разработано множество замечательных утилит, позволяющих использовать ChatGPT. Тем не менее, большинство последних разработок сосредоточено на поддерживающих технологиях. Проблемы и стратегии применения этого типа нового ИИ даже широко..

Откройте для себя преимущества постоянного векторного хранилища и оптимизируйте свою стратегию хранения данных. Отказ от ответственности: в этой статье используются LlamaIndex и Milvus, я являюсь сотрудником компании Zilliz, основной сопровождающей Milvus Если вы не жили под скалой, вы знаете, что такое ChatGPT . ChatGPT работает на основе GPT, большой языковой модели (LLM), созданной OpenAI. Популярность ChatGPT вызвала массовый интерес к LLM и к тому, как их можно использовать...