gptfa

Building Multimodal RAG برنامه شماره 5: بازیابی چندوجهی از فروشگاه های وکتور

از


نویسنده(های): یوسف حسنی

در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.

این داستان فقط برای اعضا در اختیار ماست. برای دسترسی به تمام Medium ارتقا دهید.

RAG چند وجهی داده‌های متنی و بصری را برای غنی‌سازی فرآیند بازیابی، ترکیب می‌کند مدل های زبان بزرگتوانایی تولید پاسخ‌های دقیق‌تر و دقیق‌تر از نظر متنی با دسترسی به انواع داده‌های متعدد.

این مقاله، پنجمین مقاله از مجموعه‌ای در حال انجام در ساخت برنامه‌های کاربردی چندوجهی بازیابی-نسل افزوده (RAG) است، که به اصول اولیه راه‌اندازی بازیابی چندوجهی با استفاده از فروشگاه‌های برداری می‌پردازد.

با شروع تنظیمات محیط، این راهنما نصب و پیکربندی پایگاه داده برداری LanceDB را پوشش می دهد، راه حلی قوی برای مدیریت و پرس و جو از داده های چندوجهی. در مرحله بعد، نشان می دهد که چگونه می توان داده های متن و تصویر را با استفاده از LangChain، یک چارچوب محبوب برای مدیریت، در LanceDB وارد کرد. LLM گردش کار

این مقاله با یک گام عملی در انجام بازیابی چندوجهی، امکان جستجوی کارآمد در داده‌های متنی و تصویری را به پایان می‌رساند که می‌تواند به طور قابل توجهی برنامه‌های RAG را با استفاده از منابع اطلاعاتی غنی و متنوع افزایش دهد.

این مقاله پنجمین سری از برنامه های کاربردی RAG چند وجهی ساختمان است:

مقدمه ای بر برنامه های کاربردی RAG چندوجهی (منتشر شده) تعبیه های چند وجهی (منتشر شده) معماری کاربردی RAG چند وجهی (منتشر شده) پردازش ویدیوها برای RAG چندوجهی (منتشر شده) بازیابی چند وجهی از فروشگاه های وکتور (شما اینجا هستید!) به زودی!) RAG چند وجهی با LangChain چند وجهی (به زودی!) همه چیز را با هم قرار می دهیم! ساخت اپلیکیشن RAG چندوجهی (به زودی!)

شما می توانید… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی



منبع: https://towardsai.net/p/machine-learning/building-multimodal-rag-application-5-multimodal-retrieval-from-vector-stores-2