Construcción de capas de contexto de recuperación multimodal co…

Construcción de capas de contexto de recuperación multimodal con Deep Lake

Almacena datos multimodales sin procesar, embeddings e índices de búsqueda vectorial en Deep Lake para que los agentes puedan recuperar contexto fundamentado para flujos de trabajo de RAG y análisis.

Prerrequisitos

Paquete Python de Deep Lake, destino de almacenamiento, documentos fuente o datos multimodales, proveedor de modelos/embeddings, y un entorno de ejecución RAG o agente como LangChain, LlamaIndex o Python personalizado

Instalación

Utiliza la instalación desde upstream o la ruta de configuración que coincida con tu entorno:

• pip install deeplake

Notas de uso básico o primeros pasos:

• Usa Deep Lake como almacén de vectores para aplicaciones LLM. Nuestra integración combina el [Lang...

• Los usuarios de Deep Lake pueden acceder y visualizar una variedad de conjuntos de datos populares a través de una integración gratuita con la aplicación de Deep Lake. Las universidades pueden obtener hasta 1 TB de almacenamiento de datos y 100,000 consultas mensuales en la base de datos tensorial...

• Fuente: https://github.com/activeloopai/deeplake

• Extraído de la documentación upstream: https://raw.githubusercontent.com/activeloopai/deeplake/HEAD/README.md

Documentación

• https://docs.deeplake.ai/latest/guides/rag/

Fuente

• Agent Skill Exchange