本影片介紹如何使用開源模型執行 GraphRAG – Llama 3.1 和 Neo4j 作為圖形資料庫
Local GraphRAG with LLaMa 3.1 - LangChain, Ollama & Neo4j
本影片介紹如何使用開源模型執行 GraphRAG – Llama 3.1 和 Neo4j 作為圖形資料庫
嵌入(Embedding)對於 RAG 系統至關重要，但經常被忽略。本視頻介紹了成本、儲存注意事項以及使用降維和量化等技術降低儲存需求的方法。了解這些方法如何在不影響效能的情況下提高速度並節省成本。
嵌入(Embedding)對於 RAG 系統至關重要，但經常被忽略。本視頻介紹了成本、儲存注意事項以及使用降維和量化等技術降低儲存需求的方法。了解這些方法如何在不影響效能的情況下提高速度並節省成本。
The Hidden Cost of Embeddings in RAG and how to Fix it
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不使用任何框架如 LangChain、LamaIndex 或向量存儲如 Chroma 🌟創建一個簡單的文檔聊天系統：基礎知識和實現步驟。