Впровадити RAG за допомогою LlamaIndex Orchestration Framework
Мови:Англійська мова
Право на участь у конкурсі:Право на участь мають зареєстровані студенти
Тривалість:30 хвилин
Генерація, доповнена пошуком (Retrieval-Augmented Generation, RAG) - це передовий підхід, який поєднує в собі сильні сторони моделей пошуку інформації та генерації ШІ. Інтегруючи зовнішні джерела знань, RAG дозволяє системам ШІ генерувати більш точні та контекстно-релевантні відповіді. У цьому лабораторному практикумі розглядається реалізація простої архітектури Retrieval Augmented Generation (RAG) з використанням шару оркестрування LlamaIndex і бази знань, що зберігається в ChromaDB.
Повідомлення
IBM використовує послуги Credly, стороннього обробника даних, уповноваженого IBM і розташованого в США, для надання допомоги в адмініструванні програми IBM Digital Badge. Для того, щоб видати вам цифровий бейдж IBM, ваша особиста інформація (ім'я, адреса електронної пошти та зароблений бейдж) буде передана Credly. Ви отримаєте повідомлення електронною поштою від Credly з інструкціями щодо отримання бейджа. Ваша особиста інформація використовується для видачі бейджа, а також для звітності та операційних цілей програми. IBM може ділитися зібраною особистою інформацією з дочірніми компаніями IBM та третіми сторонами по всьому світу. Вона буде оброблятися відповідно до політики конфіденційності IBM. Заяву про конфіденційність IBM можна переглянути тут:https://www.ibm.com/privacy/us/en/.
Співробітники IBM можуть переглянути Внутрішню заяву про конфіденційність IBM тут:https://w3.ibm.com/w3publisher/w3-privacy-notice.
Потрібна підтримка?
Будь ласказв'яжіться з нами.