ലാമഇൻഡെക്സ് ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് RAG നടപ്പിലാക്കുക.
ഭാഷകൾ:ഇംഗ്ലീഷ്
യോഗ്യത:രജിസ്റ്റർ ചെയ്ത പഠിതാക്കൾക്ക് യോഗ്യതയുണ്ട്
ദൈർഘ്യം:30 മിനിറ്റ്
വിവര വീണ്ടെടുക്കലിന്റെയും ജനറേറ്റീവ് AI മോഡലുകളുടെയും ശക്തികൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു നൂതന സമീപനമാണ് റിട്രീവൽ-ഓഗ്മെന്റഡ് ജനറേഷൻ (RAG). ബാഹ്യ വിജ്ഞാന സ്രോതസ്സുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, കൂടുതൽ കൃത്യവും സന്ദർഭോചിതവുമായ പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ RAG AI സിസ്റ്റങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. LlamaIndex ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ലെയറും ChromaDB-യിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു നോളജ് ബേസും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ലളിതമായ റിട്രീവൽ ഓഗ്മെന്റഡ് ജനറേഷൻ (RAG) ആർക്കിടെക്ചർ നടപ്പിലാക്കുന്നത് ഈ ലാബ് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
അറിയിപ്പ്
IBM ഡിജിറ്റൽ ബാഡ്ജ് പ്രോഗ്രാമിന്റെ അഡ്മിനിസ്ട്രേഷനിൽ സഹായിക്കുന്നതിന്, IBM അംഗീകരിച്ചതും യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സിൽ സ്ഥിതി ചെയ്യുന്നതുമായ ഒരു മൂന്നാം കക്ഷി ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സറായ Credly യുടെ സേവനങ്ങൾ IBM പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു IBM ഡിജിറ്റൽ ബാഡ്ജ് നൽകുന്നതിന്, നിങ്ങളുടെ സ്വകാര്യ വിവരങ്ങൾ (പേര്, ഇമെയിൽ വിലാസം, നേടിയ ബാഡ്ജ്) Credly യുമായി പങ്കിടും. ബാഡ്ജ് ക്ലെയിം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ അടങ്ങിയ ഒരു ഇമെയിൽ അറിയിപ്പ് നിങ്ങൾക്ക് Credly-യിൽ നിന്ന് ലഭിക്കും. നിങ്ങളുടെ ബാഡ്ജ് നൽകുന്നതിനും പ്രോഗ്രാം റിപ്പോർട്ടിംഗിനും പ്രവർത്തന ആവശ്യങ്ങൾക്കുമായി നിങ്ങളുടെ സ്വകാര്യ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. IBM ശേഖരിച്ച വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ ആഗോളതലത്തിൽ IBM അനുബന്ധ സ്ഥാപനങ്ങളുമായും മൂന്നാം കക്ഷികളുമായും പങ്കിട്ടേക്കാം. IBM സ്വകാര്യതാ രീതികളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന രീതിയിൽ ഇത് കൈകാര്യം ചെയ്യും. IBM സ്വകാര്യതാ പ്രസ്താവന ഇവിടെ കാണാം:https://www.ibm.com/privacy/us/en/.
ഐബിഎം ജീവനക്കാർക്ക് ഐബിഎം ആന്തരിക സ്വകാര്യതാ പ്രസ്താവന ഇവിടെ കാണാം:https://w3.ibm.com/w3publisher/w3-privacy-notice.
പിന്തുണ ആവശ്യമുണ്ടോ?
ദയവായിഞങ്ങളെ സമീപിക്കുക.