使用 Deep Lake 構建多模態檢索上下文層

使用 Deep Lake 構建多模態檢索上下文層 是做什麼的？

將原始多模態數據、嵌入向量和向量搜尋索引儲存在 Deep Lake 中，讓 AI 代理能夠為 RAG 和分析工作流程檢索具有基礎脈絡的上下文。

先決條件

Deep Lake Python 套件、儲存目標、來源文件或多模態數據、嵌入/模型提供者，以及 RAG 或代理執行環境（如 LangChain、LlamaIndex 或自訂 Python）

安裝

請使用符合您環境的上游安裝或設定路徑：

• pip install deeplake

基本使用或入門說明：

• 使用 Deep Lake 作為 LLM 應用的向量儲存庫。我們的整合結合了 [Lang...

• Deep Lake 使用者可以透過與 Deep Lake App 的免費整合來存取和視覺化各種熱門資料集。大學可獲得最高 1TB 的資料儲存空間和 Tensor Database 上的每月 100,000 次查詢...

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

• 擷取自上游文件：https://raw.githubusercontent.com/activeloopai/deeplake/HEAD/README.md

文件

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

來源

• Agent Skill Exchange