Deep Lakeを使用したマルチモーダル検索コンテキストレイヤーの構築 は何をしますか?
生のマルチモーダルデータ、埋め込み、ベクトル検索インデックスをDeep Lakeに保存し、エージェントがRAGや分析ワークフローのための根拠あるコンテキストを取得できるようにします。
前提条件
Deep Lake Pythonパッケージ、ストレージターゲット、ソースドキュメントまたはマルチモーダルデータ、埋め込み/モデルプロバイダー、そしてLangChain、LlamaIndex、またはカスタムPythonなどのRAGまたはエージェントランタイム
インストール
環境に合ったアップストリームのインストールまたはセットアップパスを使用してください。
- pip install deeplake
基本的な使用法またはスタートガイドのメモ:
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Deep LakeをLLMアプリケーションのベクトルストアとして使用する。この統合は、[Lang...
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Deep Lakeユーザーは、Deep Lakeのアプリとの無料統合を通じて、さまざまな人気データセットにアクセスして視覚化できます。大学はTensor Database上で最大1TBのデータストレージと月間100,000クエリを受けることができます...
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アップストリームドキュメントから抽出: https://raw.githubusercontent.com/activeloopai/deeplake/HEAD/README.md