RAG-Driven-Generative-AI
Questo repository fornisce programmi per costruire codice di Generazione Augmentata da Recupero (RAG) per AI Generativa con LlamaIndex, Deep Lake e Pinecone sfruttando la potenza dei modelli OpenAI e Hugging Face per generazione e valutazione.
Costruisci sistemi personalizzati che migliorano la generazione dell'IA utilizzando strumenti di recupero dati come LlamaIndex e Pinecone.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
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Gratis · senza carta · disdici quando vuoiQuesto repository fornisce programmi per costruire codice di Generazione Augmentata da Recupero (RAG) per AI Generativa con LlamaIndex, Deep Lake e Pinecone sfruttando la potenza dei modelli OpenAI e Hugging Face per generazione e valutazione.
RAG-Driven-Generative-AI ha 616 stelle su GitHub. È stato forkato 213 volte. RAG-Driven-Generative-AI è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2024. RAG-Driven-Generative-AI è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: advanced-rag, chroma, chromadb, embedding-models.
Che cos'è RAG-Driven-Generative-AI?
Questo repository fornisce programmi per costruire codice di Generazione Augmentata da Recupero (RAG) per AI Generativa con LlamaIndex, Deep Lake e Pinecone sfruttando la potenza dei modelli OpenAI e Hugging Face per generazione e valutazione.
RAG-Driven-Generative-AI è open source?
RAG-Driven-Generative-AI è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
RAG-Driven-Generative-AI è gratuito?
Sì. RAG-Driven-Generative-AI è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è RAG-Driven-Generative-AI?
RAG-Driven-Generative-AI è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto RAG-Driven-Generative-AI?
RAG-Driven-Generative-AI è scritto principalmente in Jupyter Notebook.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/denis2054-rag-driven-generative-ai.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.