AlexErf1311 мар в 07:10Как я сделал RAG для своей компании (часть 2). И как начал делать AI АгентаУровень сложностиСреднийВремя на прочтение6 минОхват и читатели5.3KИскусственный интеллектPython * КейсВсего голосов 8: ↑8 и ↓0+10Добавить в закладки75Комментарии6
olku11 мар в 13:29Сначала сделал по вашему примеру, результат был не очень. Заменил на llama-index core, openai, huggingface, убрал chromadb. Стало значительно лучше. Спасибо за статью!
AlexErf1312 мар в 08:41Показать предыдущий комментарийНе понял на что заменили chromaDB? Это же просто векторная БД, при чем тут модели и huggingface?
olku12 мар в 09:32Показать предыдущий комментарийЗамена на llama-index делает chromaDB ненужной зависимостью.VectorStoreIndex это часть llama_index.core
AlexErf1312 мар в 08:42Показать предыдущий комментарийДа добавить NER + GraphDB для Wiki. Для Slack оставить ChromaDB + NER. Для JIRA сделать только GraphDB + NER.
Как я сделал RAG для своей компании (часть 2). И как начал делать AI Агента