RAPTOR: New Retrieval Method for RAG | Chat with your Data using GPT

Автор: MG

Загружено: 2024-03-05

Просмотров: 4643

Описание:

RAPTOR introduces a novel approach to retrieval-augmented language models( connect your data to language models) by constructing a recursive tree structure from documents. This allows for more efficient and context-aware information retrieval across large texts, addressing common limitations in traditional language models namely answering holistic type of questions.

☎️ Do you need any career or technical help? Book a call with me: https://calendly.com/mg_cafe

*******************
LET'S CONNECT!
*******************

Join Discord Channel:   / discord

✅ You can contact me at:
LinkedIn:   / mohammad-ghodratigohar
Email: mo.ghodrati95@gmail.com
Twitter:   / mg_cafe01

🔔 Subscribe for more cloud computing, data, and AI analytics videos
by clicking on the subscribe button so you don't miss anything.

#RAG #chatgpt #Chat_with_data #Raptor

RAPTOR: New Retrieval Method for RAG | Chat with your Data using GPT

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Load Testing For Generative AI LLM Apps Using JMeter

Load Testing For Generative AI LLM Apps Using JMeter

Экспресс-курс RAG для начинающих

Экспресс-курс RAG для начинающих

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

Глубокое погружение в Elasticsearch с бывшим старшим менеджером по системному проектированию Meta

Глубокое погружение в Elasticsearch с бывшим старшим менеджером по системному проектированию Meta

LangChain Advanced RAG - Two-Stage Retrieval with Cross Encoder (BERT)

LangChain Advanced RAG - Two-Stage Retrieval with Cross Encoder (BERT)

LlamaIndex Webinar: RAPTOR - Tree-Structured Indexing and Retrieval

LlamaIndex Webinar: RAPTOR - Tree-Structured Indexing and Retrieval

Supercharge Your RAG with Contextualized Late Interactions

Supercharge Your RAG with Contextualized Late Interactions

Стратегии фрагментации в RAG: оптимизация данных для продвинутых ответов ИИ

Стратегии фрагментации в RAG: оптимизация данных для продвинутых ответов ИИ

RAG from the Ground Up with Python and Ollama

RAG from the Ground Up with Python and Ollama

Создание приложения RAG с использованием моделей с открытым исходным кодом (задание вопросов по P...

Создание приложения RAG с использованием моделей с открытым исходным кодом (задание вопросов по P...

Retrieval Augmented Generation (RAG) Explained: Embedding, Sentence BERT, Vector Database (HNSW)

Retrieval Augmented Generation (RAG) Explained: Embedding, Sentence BERT, Vector Database (HNSW)

Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)

Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)

RAG But Better: Rerankers with Cohere AI

RAG But Better: Rerankers with Cohere AI

Graph RAG: Улучшение RAG с помощью графов знаний

Graph RAG: Улучшение RAG с помощью графов знаний

Действительно ли RAG мертв? Тестирование поиска и рассуждений по нескольким фактам в GPT4-128k

Действительно ли RAG мертв? Тестирование поиска и рассуждений по нескольким фактам в GPT4-128k

Knowledge Graph or Vector Database… Which is Better?

Knowledge Graph or Vector Database… Which is Better?

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ

Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ

Stanford CS25: V3 I Retrieval Augmented Language Models

Stanford CS25: V3 I Retrieval Augmented Language Models

«Я хочу, чтобы Llama3 работала в 10 раз лучше, используя мои личные знания» — Local Agentic RAG с...

«Я хочу, чтобы Llama3 работала в 10 раз лучше, используя мои личные знания» — Local Agentic RAG с...