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Attraverso un caso pratico, vedremo come creare un completo sistema RAG e inizializzare un dialogo, arricchendo il nostro modello con dati personali. Dettagliamo la creazione di indici e la gestione del contenuto attraverso esempi pratici.
In questo articolo, esploriamo l'uso di basi di dati per lo stoccaggio di conoscenze con TxtAi e discutiamo delle tecnologie di indice vettoriale come Elasticsearch, Faiss, Milvus, Pinecone, Weaviate, Annoy, HNSW e Postgresql con pgvector.
Scopri il mondo della "Generazione Migliorata dal Recupero" (RAG) - un'innovativa fusione tra recupero di informazioni e generazione del linguaggio nell'elaborazione del linguaggio naturale. Esplora i componenti chiave, le sfide e le opportunità di questa tecnologia e segui una guida pratica per implementare un sistema RAG utilizzando TxtAi e Llama.cpp.
Llama CPP è un nuovo strumento progettato per eseguire modelli di linguaggio direttamente in C/C++. Questo strumento è particolarmente ottimizzato per i processori Apple Silicon grazie all'utilizzo della tecnologia ARM NEON e del framework Accelerate. Offre inoltre compatibilità AVX2 per i sistemi basati su architetture x86. Operando principalmente sulla CPU, Llama CPP include anche la capacità di quantizzazione a 4 bit, aumentando così la sua efficienza.
