RAG-Driven-Generative-AI
Este repositório fornece programas para construir código de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para IA Generativa com LlamaIndex, Deep Lake e Pinecone aproveitando o poder dos modelos OpenAI e Hugging Face para geração e avaliação.
Construa sistemas personalizados que aprimorem a geração de IA usando ferramentas de recuperação de dados como LlamaIndex e Pinecone.
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RAG-Driven-Generative-AI tem 616 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 213 vezes. RAG-Driven-Generative-AI é escrito principalmente em Jupyter Notebook. Está em desenvolvimento ativo desde 2024. RAG-Driven-Generative-AI está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: advanced-rag, chroma, chromadb, embedding-models.
O que é RAG-Driven-Generative-AI?
Este repositório fornece programas para construir código de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para IA Generativa com LlamaIndex, Deep Lake e Pinecone aproveitando o poder dos modelos OpenAI e Hugging Face para geração e avaliação.
RAG-Driven-Generative-AI é de código aberto?
RAG-Driven-Generative-AI é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
RAG-Driven-Generative-AI é gratuito?
Sim. RAG-Driven-Generative-AI é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está RAG-Driven-Generative-AI?
RAG-Driven-Generative-AI está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem RAG-Driven-Generative-AI está escrito?
RAG-Driven-Generative-AI é escrito principalmente em Jupyter Notebook.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/denis2054-rag-driven-generative-ai.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.