エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
LlamaIndex v0.7 のしくみとカスタマイズ|npaka
以下の記事が面白かったので、軽くまとめました。 ・LlamaIndex - High-Level Concepts 1. はじめに「Ll... 以下の記事が面白かったので、軽くまとめました。 ・LlamaIndex - High-Level Concepts 1. はじめに「LlamaIndex」は、カスタムデータを使用してLLMを利用したアプリケーション (Q&A、チャットボット、エージェントなど) を構築するためのパッケージです。 この記事では、次の事柄を紹介します。 ・LLMとカスタムデータを組み合わせるための「RAG」(Retrieval Augmented Generation) パラダイム ・独自のRAGパイプラインを構成するためのLlamaIndexの主な概念とモジュール 2. RAG (Retrieval Augmented Generation)「RAG」(Retrieval Augmented Generation : 検索拡張生成) は、カスタムデータでLLMを拡張するためのパラダイムです。 通常、次の2段階
2023/07/17 リンク