RAG-Driven-Generative-AI
Dieses Repository bietet Programme zum Erstellen von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Code für Generative AI mit LlamaIndex, Deep Lake und Pinecone, die die Leistung von OpenAI- und Hugging Face-Modellen für Generierung und Bewertung nutzen.
Bauen Sie benutzerdefinierte Systeme, die die KI-Generierung mithilfe von Datenabrufwerkzeugen wie LlamaIndex und Pinecone verbessern.
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RAG-Driven-Generative-AI hat 616 Sterne auf GitHub. Es wurde 213-mal geforkt. RAG-Driven-Generative-AI ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben. Es wird seit 2024 aktiv entwickelt. RAG-Driven-Generative-AI ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: advanced-rag, chroma, chromadb, embedding-models.
Was ist RAG-Driven-Generative-AI?
Dieses Repository bietet Programme zum Erstellen von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Code für Generative AI mit LlamaIndex, Deep Lake und Pinecone, die die Leistung von OpenAI- und Hugging Face-Modellen für Generierung und Bewertung nutzen.
Ist RAG-Driven-Generative-AI Open Source?
RAG-Driven-Generative-AI ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist RAG-Driven-Generative-AI kostenlos?
Ja. RAG-Driven-Generative-AI ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht RAG-Driven-Generative-AI?
RAG-Driven-Generative-AI ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist RAG-Driven-Generative-AI geschrieben?
RAG-Driven-Generative-AI ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/denis2054-rag-driven-generative-ai.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.