使用 Deep Lake 构建多模态检索上下文层

使用 Deep Lake 构建多模态检索上下文层 是做什么的？

将原始多模态数据、嵌入向量和向量搜索索引存储在 Deep Lake 中，使智能体能够检索到基础化的上下文，用于 RAG 和分析工作流。

前提条件

Deep Lake Python 包、存储目标、源文档或多模态数据、嵌入/模型提供方，以及 RAG 或智能体运行时（如 LangChain、LlamaIndex 或自定义 Python）。

安装

使用与环境匹配的上游安装或设置方式：

• pip install deeplake

基本用法或入门说明：

• 使用 Deep Lake 作为 LLM 应用的向量存储。我们的集成结合了 [Lang...

• Deep Lake 用户可以通过与 Deep Lake 应用的免费集成访问和可视化多种流行数据集。高校可在 Tensor 数据库上获得高达 1TB 的数据存储和 100,000 次月查询...

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

• 从上游文档提取：https://raw.githubusercontent.com/activeloopai/deeplake/HEAD/README.md

文档

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

来源

• Agent Skill Exchange