RAG-Driven-Generative-AI
Este repositorio proporciona programas para construir código de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para IA Generativa con LlamaIndex, Deep Lake y Pinecone aprovechando el poder de los modelos de OpenAI y Hugging Face para generación y evaluación.
Construye sistemas personalizados que mejoren la generación de IA utilizando herramientas de recuperación de datos como LlamaIndex y Pinecone.
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RAG-Driven-Generative-AI tiene 617 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 216 veces. RAG-Driven-Generative-AI está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2024. RAG-Driven-Generative-AI está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: advanced-rag, chroma, chromadb, embedding-models.
¿Qué es RAG-Driven-Generative-AI?
Este repositorio proporciona programas para construir código de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para IA Generativa con LlamaIndex, Deep Lake y Pinecone aprovechando el poder de los modelos de OpenAI y Hugging Face para generación y evaluación.
¿RAG-Driven-Generative-AI es de código abierto?
RAG-Driven-Generative-AI es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿RAG-Driven-Generative-AI es gratis?
Sí. RAG-Driven-Generative-AI es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está RAG-Driven-Generative-AI?
RAG-Driven-Generative-AI está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito RAG-Driven-Generative-AI?
RAG-Driven-Generative-AI está escrito principalmente en Jupyter Notebook.
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[](https://opensourceai.tech/project/denis2054-rag-driven-generative-ai.html)
