Semantic Chunking for RAG
Semantic chunking for RAG allows us to build more concise chunks for our RAG pipelines, chatbots, and AI agents. We can pair this with various LLMs and embedding models from OpenAI, Cohere, Anthropic, etc, and libraries like LangChain or CrewAI to build potentially improved Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines.
📌 Code:
https://github.com/pinecone-io/exampl...
🚩 Intro to Semantic Chunking:
https://www.aurelio.ai/learn/semantic...
🌲 Subscribe for Latest Articles and Videos:
https://www.pinecone.io/newsletter-si...
👋🏼 AI Consulting:
https://aurelio.ai
👾 Discord:
/ discord
Twitter: / jamescalam
LinkedIn: / jamescalam
00:00 Semantic Chunking for RAG
00:45 What is Semantic Chunking
03:31 Semantic Chunking in Python
12:17 Adding Context to Chunks
13:41 Providing LLMs with More Context
18:11 Indexing our Chunks
20:27 Creating Chunks for the LLM
27:18 Querying for Chunks
#artificialintelligence #ai #nlp #chatbot #openai
Смотрите видео Semantic Chunking for RAG онлайн без регистрации, длительностью часов минут секунд в хорошем качестве. Это видео добавил пользователь James Briggs 04 Май 2024, не забудьте поделиться им ссылкой с друзьями и знакомыми, на нашем сайте его посмотрели 24,214 раз и оно понравилось 697 людям.