Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Mistral 7B RAG Tutorial: Build RAG Application Easily

Автор: Mervin Praison

Загружено: 2024-01-05

Просмотров: 12906

Описание:

🚀 In this tutorial, I'm thrilled to take you on a journey through creating a RAG (Retrieval-Augmented Generation) application using the Mistral, Ollama and Llama Index. 🧠💻 You'll learn how to integrate these powerful tools, index data using Quadrant Vector Store, and use the Mistal model to answer queries.

🌟 What You'll Discover:

How to set up and use Mistral Ollama and Llama-Index
Indexing JSON data and saving it using Quadrant Vector Store
Running the Mistal model on an NVIDIA RTX 5000 Ada GPU
Creating a fully functional RAG application

🛠️ Timestamps:
0:00 - Introduction to RAG Application Building
0:22 - Setting Up Mistral Ollama and Llama Index
1:21 - Starting the Ollama Server
1:43 - Installing Required Python Packages
2:14 - Loading JSON Data and Indexing
3:45 - Querying the Indexed Data
4:55 - Loading and Querying Saved Indexes

🔔 Don't forget to subscribe and hit the bell icon to stay updated with more Artificial Intelligence tutorials!

Code: https://mer.vin/2024/01/rag-with-olla...

#rag #ollama #mistral #llamaindex
#ollama #RunOllamaLocally #LLM #AI #OllamaLlamaIndex #OllamaIntegration #OllamaLlamaIndex #Llama #MistralAI #Mistral #RunLLMLocally #RunLlamaLocally #LlamaIndex #LlamaIndexTutorial #LlamaIndexExplained #LangChainTutorial #QdrantDatabase #QdrantVectorDB #QdrantVectorDatabase #Qdrant #VectorDatabase #Mistral7B #MistralSmall #LangChain #LlamaIndex #LlamaIndexTutorial #Index #Lama #RAG #RetrievalAugmentedGeneration #RetrievalAugmentedGenerationTutorial

Mistral 7B RAG Tutorial: Build RAG Application Easily

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

array(10) { [0]=> object(stdClass)#6557 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "FA7oLqzz8gQ" ["related_video_title"]=> string(44) "Advanced RAG: Combining RAG with Text-to-SQL" ["posted_time"]=> string(27) "8 месяцев назад" ["channelName"]=> string(10) "LlamaIndex" } [1]=> object(stdClass)#6530 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "u5Vcrwpzoz8" ["related_video_title"]=> string(86) ""I want Llama3 to perform 10x with my private knowledge" - Local Agentic RAG w/ llama3" ["posted_time"]=> string(19) "1 год назад" ["channelName"]=> string(8) "AI Jason" } [2]=> object(stdClass)#6555 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "V1Mz8gMBDMo" ["related_video_title"]=> string(45) "RAG from the Ground Up with Python and Ollama" ["posted_time"]=> string(19) "1 год назад" ["channelName"]=> string(7) "Decoder" } [3]=> object(stdClass)#6562 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "22tkx79icy4" ["related_video_title"]=> string(55) "RAG | САМОЕ ПОНЯТНОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ!" ["posted_time"]=> string(23) "1 месяц назад" ["channelName"]=> string(8) "AI RANEZ" } [4]=> object(stdClass)#6541 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "pIGRwMjhMaQ" ["related_video_title"]=> string(69) "Chunking Strategies in RAG: Optimising Data for Advanced AI Responses" ["posted_time"]=> string(19) "1 год назад" ["channelName"]=> string(14) "Mervin Praison" } [5]=> object(stdClass)#6559 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "dVwUXzst4Vo" ["related_video_title"]=> string(30) "Neo4j Data Modeling MCP Server" ["posted_time"]=> string(22) "10 дней назад" ["channelName"]=> string(9) "Jason Koo" } [6]=> object(stdClass)#6554 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "5xPvsMX2q2M" ["related_video_title"]=> string(57) "Local UNLIMITED Memory Ai Agent | Ollama RAG Crash Course" ["posted_time"]=> string(28) "11 месяцев назад" ["channelName"]=> string(9) "Ai Austin" } [7]=> object(stdClass)#6564 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "ztBJqzBU5kc" ["related_video_title"]=> string(73) "How to chat with your PDFs using local Large Language Models [Ollama RAG]" ["posted_time"]=> string(19) "1 год назад" ["channelName"]=> string(14) "Tony Kipkemboi" } [8]=> object(stdClass)#6540 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "UaClMYrz1j4" ["related_video_title"]=> string(100) "Как я МГНОВЕННО создаю ИИ-агентов в n8n с помощью Claude Opus 4" ["posted_time"]=> string(25) "4 недели назад" ["channelName"]=> string(33) "Владимир Карпухин" } [9]=> object(stdClass)#6558 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "KFgwXXWT7sQ" ["related_video_title"]=> string(170) "ИИ-агенты — вот что действительно изменит разработку. Пишем ИИ-агент на Python, LangChain и GigaChat" ["posted_time"]=> string(23) "1 месяц назад" ["channelName"]=> string(29) "Диджитализируй!" } }
Advanced RAG: Combining RAG with Text-to-SQL

Advanced RAG: Combining RAG with Text-to-SQL

"I want Llama3 to perform 10x with my private knowledge" - Local Agentic RAG w/ llama3

RAG from the Ground Up with Python and Ollama

RAG from the Ground Up with Python and Ollama

RAG | САМОЕ ПОНЯТНОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ!

RAG | САМОЕ ПОНЯТНОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ!

Chunking Strategies in RAG: Optimising Data for Advanced AI Responses

Chunking Strategies in RAG: Optimising Data for Advanced AI Responses

Neo4j Data Modeling MCP Server

Neo4j Data Modeling MCP Server

Local UNLIMITED Memory Ai Agent | Ollama RAG Crash Course

Local UNLIMITED Memory Ai Agent | Ollama RAG Crash Course

How to chat with your PDFs using local Large Language Models [Ollama RAG]

How to chat with your PDFs using local Large Language Models [Ollama RAG]

Как я МГНОВЕННО создаю ИИ-агентов в n8n с помощью Claude Opus 4

Как я МГНОВЕННО создаю ИИ-агентов в n8n с помощью Claude Opus 4

ИИ-агенты — вот что действительно изменит разработку. Пишем ИИ-агент на Python, LangChain и GigaChat

ИИ-агенты — вот что действительно изменит разработку. Пишем ИИ-агент на Python, LangChain и GigaChat

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]