Скачать или смотреть Мультииндексный RAG: одновременный запрос к нескольким базам данных векторов! | Учебное пособие п...

Мастер мультииндексного RAG — thMaster Multi-Index RAG — передовая технология, которая позволяет одновременно выполнять запросы к НЕСКОЛЬКИМ базам данных векторных данных, предоставляя на 40% более полные ответы! 🚀

Github — https://github.com/siddharth-Kharche/...

В этом руководстве вы узнаете:
✅ Что такое мультииндексный RAG и почему он превосходит одноиндексный поиск
✅ Как создавать несколько специализированных хранилищ векторных данных
✅ Выполнять запросы одновременно к нескольким базам данных
✅ Объединять контекст из разных источников знаний
✅ Реализовать с помощью LangChain и ChromaDB
✅ Получить доступ к БЕСПЛАТНОМУ API Groq для LLM с открытым исходным кодом
✅ Создавать готовые к использованию системы мультииндексного RAG

Что делает мультииндексный RAG эффективным?
Вместо использования единой базы данных, многоиндексный RAG распределяет данные по специализированным индексам, оптимизированным для различных областей знаний (ИИ, МО, обработка естественного языка). Каждый индекс обрабатывает определённые шаблоны запросов, а затем объединяет результаты для получения исчерпывающих ответов с учётом контекста.

Технологический стек:
LangChain для оркестровки RAG

ChromaDB как векторная база данных (несколько экземпляров)

Внедрение Nomic-embed-text-v1.5

Groq API (БЕСПЛАТНЫЕ LLM с открытым исходным кодом)

Python с Google Colab

Интеграция HuggingFace

Почему многоиндексный RAG лучше одноиндексного?
Системы с одним индексом испытывают трудности с обработкой данных в различных областях знаний. Многоиндексный RAG решает эту проблему благодаря:

Специализации в предметной области: каждый индекс оптимизирован для определённых тем

Параллельному поиску: одновременным запросам из нескольких источников

Полному контексту: объединению информации из разных баз знаний

Повышению точности: повышению полноты ответов на 40%

Реальным примерам использования:
Медицинские исследования (объединение клинических исследований, историй болезни пациентов, баз данных лекарственных препаратов)

Финансовому анализу (рыночные данные, отчёты компаний, нормативные документы)

Управлению корпоративными знаниями (документация, вики, внутренние базы данных)

Многодоменным ИИ-помощникам (техническим, деловым, предметно-ориентированным знаниям)

Бесплатные ключи API:
API Groq: https://console.groq.com/keys

Токен HuggingFace: https://huggingface.co/settings/tokens

Расширенная серия RAG:
✅ Многоиндексный RAG (это видео)
✅ Гибридный поиск RAG (BM25 + вектор)
✅ HyDE RAG (гипотетические документы)
✅ Корректирующий RAG с самостоятельным запросом
✅ Многоагентные системы RAG

Идеально подходит для разработчиков ИИ, создающих системы RAG корпоративного уровня с несколькими источниками знаний!

#MultiIndexRAG #RAG #LangChain #VectorDatabase #AI #MachineLearninge — передовая технология, которая одновременно запрашивает данные из НЕСКОЛЬКИХ баз данных векторных данных, предоставляя на 40% более полные ответы! 🚀

В этом руководстве вы узнаете:
✅ Что такое многоиндексный RAG и почему он превосходит одноиндексный поиск
✅ Как создавать несколько специализированных векторных хранилищ
✅ Выполнять запросы одновременно к нескольким базам данных
✅ Объединять контекст из разных источников знаний
✅ Реализовать с помощью LangChain и ChromaDB
✅ Получить доступ к БЕСПЛАТНОМУ API Groq для LLM с открытым исходным кодом
✅ Создавать готовые к использованию многоиндексные RAG-системы

В чём эффективность многоиндексного RAG?
Вместо того, чтобы полагаться на одну базу данных, многоиндексный RAG распределяет данные по специализированным индексам, оптимизированным для различных областей знаний (ИИ, МО, обработка естественного языка). Каждый индекс обрабатывает определённые шаблоны запросов, а затем объединяет результаты для получения исчерпывающих ответов с учётом контекста.

Технологический стек:
LangChain для оркестровки RAG

ChromaDB как векторная база данных (несколько экземпляров)

Внедрение Nomic-embed-text-v1.5

Groq API (БЕСПЛАТНЫЕ LLM с открытым исходным кодом)

Python с Google Colab

Интеграция HuggingFace

Почему многоиндексный RAG лучше одноиндексного?
Системы с одним индексом испытывают трудности с обработкой данных в различных областях знаний. Многоиндексный RAG решает эту проблему благодаря:

Специализации в предметной области: каждый индекс оптимизирован для определённых тем

Параллельному поиску: одновременным запросам из нескольких источников

Полному контексту: объединению информации из разных баз знаний

Повышению точности: повышению полноты ответов на 40%

Реальным примерам использования:
Медицинские исследования (объединение клинических исследований, историй болезни пациентов, баз данных лекарственных препаратов)

Финансовому анализу (рыночные данные, отчёты компаний, нормативные документы)

Управлению корпоративными знаниями (документация, вики, внутренние базы данных)

Многодоменным ИИ-помощникам (техническим, деловым, предметно-ориентированным знаниям)

🔗 Блокнот Google Colab: [Ссылка в описании]
🔗 Репозиторий GitHub: [Ссылка на в...