ਮੁੱਖ ਸਮੱਗਰੀ 'ਤੇ ਜਾਓ

LlamaIndex ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ RAG ਲਾਗੂ ਕਰੋ

  • ਬੋਲੀਆਂ:ਅੰਗਰੇਜੀ

  • ਯੋਗਤਾ:ਰਜਿਸਟਰਡ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਯੋਗ

  • ਮਿਆਦ:30 ਮਿੰਟ

ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ-ਔਗਮੈਂਟੇਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (RAG) ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਬਾਹਰੀ ਗਿਆਨ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ, RAG AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੈਬ LlamaIndex ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲੇਅਰ ਅਤੇ ChromaDB ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ ਔਗਮੈਂਟੇਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (RAG) ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਸਿੱਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ
LlamaIndex ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ RAG ਲਾਗੂ ਕਰੋ

ਨੋਟਿਸ

IBM, IBM ਡਿਜੀਟਲ ਬੈਜ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ, ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ, IBM ਦੁਆਰਾ ਅਧਿਕਾਰਤ ਇੱਕ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ, Credly ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ IBM ਡਿਜੀਟਲ ਬੈਜ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਨਾਮ, ਈਮੇਲ ਪਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਬੈਜ) Credly ਨਾਲ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਤੁਹਾਨੂੰ Credly ਵੱਲੋਂ ਬੈਜ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਈਮੇਲ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਤੁਹਾਡੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਬੈਜ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। IBM ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ IBM ਸਹਾਇਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਤੀਜੀਆਂ ਧਿਰਾਂ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ IBM ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। IBM ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਬਿਆਨ ਇੱਥੇ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:https://www.ibm.com/privacy/us/en/.

IBM ਕਰਮਚਾਰੀ IBM ਅੰਦਰੂਨੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਬਿਆਨ ਇੱਥੇ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ:https://w3.ibm.com/w3publisher/w3-privacy-notice.

ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਕ੍ਰਿਪਾਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ.