Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) AI | Cloudflare Workers AI docs
This guide will instruct you through setting up and deploying your first application with Cloudflare AI. You will build a fully-featured AI-powered application, using tools like Workers AI, Vectorize, D1, and Cloudflare Workers. At the end of this tutorial, you will have built an AI tool that allows you to store information and query it using a Large Language Model. This pattern, known as Retrieva
Vectorize：AI搭載のアプリケーションを本番環境に迅速に出荷するためのベクターデータベース
Vectorizeは、Cloudflareのグローバルネットワーク上で完全にフルスタックのAI搭載アプリケーションを構築できるように設計された、すぐにでも構築を始めることができる当社の全く新しいベクトルデータベース製品です。Vectorizeはオープンベータであり、Cloudflare Workersを利用されている開発者であれば、どなたでもご利用いただけます。 Vectorize with Workers AIをご利用いただくと、Workersを使用したセマンティック検索、分類、推奨、異常検出のユースケースの直接強化、LLM（大規模言語モデル）からの回答の精度やコンテキストの向上、OpenAIやCohereなどの一般的なプラットフォームからの独自の埋め込みを取り込むことができます。 ベクトルデータベースが何をするものか、Vectorizeは何が違うのかをより詳しく知りたい方は、Vecto
GitHub - castorini/pyserini: Pyserini is a Python toolkit for reproducible information retrieval research with sparse and dense representations.
Pyserini is a Python toolkit for reproducible information retrieval research with sparse and dense representations. Retrieval using sparse representations is provided via integration with our group's Anserini IR toolkit, which is built on Lucene. Retrieval using dense representations is provided via integration with Facebook's Faiss library. Pyserini is primarily designed to provide effective, rep
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