2094 位用户此时在线
- 本站自动实时分享网络热点
- 24小时实时更新
- 所有言论不代表本站态度
- 欢迎对信息踊跃评论评分
- 评分越高，信息越新，排列越靠前
最近两周把《RAG-Driven Generative AI》看完了，顺便跟着附带的代码完整的实践了一遍，整体上非常推荐，尤其一定把代码都跑一遍。
整本书核心内容如下：
1. 为什么选择检索增强生成 (RAG)?
2. 使用 Deep Lake 和 OpenAI 构建 RAG 嵌入向量存储
3. 基于索引的 RAG 构建：结合 LlamaIndex、Deep Lake 和
时政
(
twitter.com
)
最近两周把《RAG-Driven Generative AI》看完了，顺便跟着附带的代码完整的实践了一遍，整体上非常推荐，尤其一定把代码都跑一遍。
整本书核心内容如下：
1. 为什么选择检索增强生成 (RAG)?
2. 使用 Deep Lake 和 OpenAI 构建 RAG 嵌入向量存储
3. 基于索引的 RAG 构建：结合 LlamaIndex、Deep Lake 和 OpenAI
4. 面向无人机技术的多模态模块化 RAG
5. 通过专家反馈提升 RAG 性能
6. 利用 Pinecone 扩展银行客户数据的 RAG 应用
7. 结合 Wikipedia API 和 LlamaIndex 构建可扩展的基于知识图谱的 RAG
8. 利用 Chroma 和 Hugging Face Llama 动态构建 RAG
9. 赋能 AI 模型：微调 RAG 数据并结合人类反馈
10. 基于 Pinecone 和 OpenAI 的视频素材生产 RAG
代码地址在评论。
点击图片查看原图
点击图片查看原图