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

Advanced RAG Trick: HyDE (Hypothetical Document Embedding) Algorithm | Python Tutorial

Автор: CoderzColumn

Загружено: 2024-09-28

Просмотров: 836

Описание:

Hi, My name is Sunny Solanki, and in this video, I provide a step-by-step guide to implement Advanced RAG algorithm HyDE (Hypothetical Document Embedding).

============================================
CODE - https://github.com/sunny2309/advanced...
==============================================

Important Chapters:

0:00 - HyDE (Hypothetical Document Embedding) Intro
1:24 - Code Start
5:09 - Load Data (PDF Document)
7:29 - Add Data to Vector Store
13:49 - Search Vector Store using Query
17:08 - HyDE Implementation
20:40 - Visualize HyDE Retrieval Results
21:59 - HyDE (Averaged Embeddings of Multiple Answers)
23:37 - Visualize HyDE Retrieval Results
24:31 - Build RAG to Check Retrieval Performance of HyDE

=======================================================
WEBSITE - https://coderzcolumn.com
=======================================================
=======================================================
SUPPORT US - Buy Me Coffee - https://buymeacoffee.com/coderzcolumn
=======================================================

#python #datascience #datasciencetutorial #python #pythonprogramming #pythoncode #pythontutorial #rag-trick #rag-tips #rag-improvement-guide #rag-retrieval-improvement

Advanced RAG Trick: HyDE (Hypothetical Document Embedding) Algorithm | Python Tutorial

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

array(10) { [0]=> object(stdClass)#6139 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "sr2iWz133eg" ["related_video_title"]=> string(92) "Что такое RAG в LLM и причём тут векторные базы данных" ["posted_time"]=> string(25) "4 недели назад" ["channelName"]=> string(23) "Rustam Kamalov | Python" } [1]=> object(stdClass)#6112 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "5a2Suuym5_w" ["related_video_title"]=> string(58) "Use this Advanced RAG Trick to Boost Retrieval Performance" ["posted_time"]=> string(27) "8 месяцев назад" ["channelName"]=> string(12) "CoderzColumn" } [2]=> object(stdClass)#6137 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "HKdrIn36ttA" ["related_video_title"]=> string(70) "Step-by-Step Guide to Build AI Agent using LangGraph | Python Tutorial" ["posted_time"]=> string(27) "9 месяцев назад" ["channelName"]=> string(12) "CoderzColumn" } [3]=> object(stdClass)#6144 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "wjZofJX0v4M" ["related_video_title"]=> string(148) "LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры" ["posted_time"]=> string(19) "1 год назад" ["channelName"]=> string(11) "3Blue1Brown" } [4]=> object(stdClass)#6123 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "6_Tjdu6IZdA" ["related_video_title"]=> string(94) "Exploring Sparse and Dense Embeddings: A Guide for Effective Information Retrieval with Milvus" ["posted_time"]=> string(19) "1 год назад" ["channelName"]=> string(6) "Zilliz" } [5]=> object(stdClass)#6141 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "2LhOKnhZIdY" ["related_video_title"]=> string(59) "Build AI Finance Agent using LangChain | LlaMa-3 | Groq API" ["posted_time"]=> string(28) "11 месяцев назад" ["channelName"]=> string(12) "CoderzColumn" } [6]=> object(stdClass)#6136 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "WZN3cLhnWh8" ["related_video_title"]=> string(42) "О Зеленского вытерли ***" ["posted_time"]=> string(24) "10 часов назад" ["channelName"]=> string(27) "Анатолий Шарий" } [7]=> object(stdClass)#6146 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "tmiBae2goJM" ["related_video_title"]=> string(77) "The Best RAG Technique Yet? Anthropic’s Contextual Retrieval Explained!" ["posted_time"]=> string(27) "8 месяцев назад" ["channelName"]=> string(18) "Prompt Engineering" } [8]=> object(stdClass)#6122 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "xUZlOR24q14" ["related_video_title"]=> string(94) "Путин прокомментировал ирано-израильский конфликт" ["posted_time"]=> string(23) "6 часов назад" ["channelName"]=> string(14) "Diplomatrutube" } [9]=> object(stdClass)#6140 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "v_BnBEubv58" ["related_video_title"]=> string(57) "Advanced RAG 05 - HyDE - Hypothetical Document Embeddings" ["posted_time"]=> string(19) "1 год назад" ["channelName"]=> string(13) "Sam Witteveen" } }
Что такое RAG в LLM и причём тут векторные базы данных

Что такое RAG в LLM и причём тут векторные базы данных

Use this Advanced RAG Trick to Boost Retrieval Performance

Use this Advanced RAG Trick to Boost Retrieval Performance

Step-by-Step Guide to Build AI Agent using LangGraph | Python Tutorial

Step-by-Step Guide to Build AI Agent using LangGraph | Python Tutorial

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Exploring Sparse and Dense Embeddings: A Guide for Effective Information Retrieval with Milvus

Exploring Sparse and Dense Embeddings: A Guide for Effective Information Retrieval with Milvus

Build AI Finance Agent using LangChain | LlaMa-3 | Groq API

Build AI Finance Agent using LangChain | LlaMa-3 | Groq API

О Зеленского вытерли ***

О Зеленского вытерли ***

The Best RAG Technique Yet? Anthropic’s Contextual Retrieval Explained!

The Best RAG Technique Yet? Anthropic’s Contextual Retrieval Explained!

Путин прокомментировал ирано-израильский конфликт

Путин прокомментировал ирано-израильский конфликт

Advanced RAG 05 - HyDE - Hypothetical Document Embeddings

Advanced RAG 05 - HyDE - Hypothetical Document Embeddings

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]