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第二节:理解RAG中的嵌入以及如何使用 Llama-Index
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在本视频中,我们将深入了解嵌入的世界,并了解如何在Llama-Index的RAG管道中使用它们。首先,我们将理解这个概念,然后在家里使用不同的嵌入,包括在Llama-Index中使用OpenAI 向量、开源向量(BGE和instructor向量)。我们还将对它们的速度进行基准测试。 时间轴: [00:00]简介 [01:21]什么是向量 [03:58]它们是如何工作的! [05:54]自定义向量 [08:30]OpenAI向量 [09:33]开源向量 [10:45]BGE向量 [11:42]instructor向量 [11:57]速度基准
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第三节:基于Llama Index的RAG:矢量存储
第一节:与您的文档对话,由Llama Index提供支持
TinyLlama:小语言模型时代已经到来
如何将BGE嵌入用于LangChain和RAG
高级RAG01-自查询检索
第五节:情感提示:一种新的提示技巧
Llama-2与LocalGPT_与文档进行对话
打开解释器:使用CodeLlama在本地运行ChatGPT代码解释器
RAG从头开始:第2部分(索引)
LangChain检索QA与PDF的讲师嵌入和ChromaDB
猎鹰180B真的是 Llama 杀手么!
RAG从头开始:第3部分(检索)
LangChain-完整教程-高级概念基础(44分钟)
如何创建自定义数据集来训练Llama-2
高级RAG 04-上下文压缩机和过滤器
高级RAG 03-混合搜索BM25和集成
高级RAG 02-父文档检索器
RAG从头开始:第1部分(概述)
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