Groq API provides access to Language Processing Units (LPUs) that enable incredibly fast LLM inference. The service offers several LLMs including Meta's Llama 3. In this video, we'll implement a RAG pipeline using Llama 3 70B via Groq, an open source e5 encoder, and the Pinecone vector database.
📌 Code:
https://github.com/pinecone-io/exampl...
🌲 Subscribe for Latest Articles and Videos:
https://www.pinecone.io/newsletter-si...
👋🏼 AI Consulting:
https://aurelio.ai
👾 Discord:
/ discord
Twitter: / jamescalam
LinkedIn: / jamescalam
#artificialintelligence #llama3 #groq
00:00 Groq and Llama 3 for RAG
00:37 Llama 3 in Python
04:25 Initializing e5 for Embeddings
05:56 Using Pinecone for RAG
07:24 Why We Concatenate Title and Content
10:15 Testing RAG Retrieval Performance
11:28 Initialize connection to Groq API
12:24 Generating RAG Answers with Llama 3 70B
14:37 Final Points on Why Groq Matters
Смотрите видео Superfast RAG with Llama 3 and Groq онлайн без регистрации, длительностью часов минут секунд в хорошем качестве. Это видео добавил пользователь James Briggs 02 Июль 2024, не забудьте поделиться им ссылкой с друзьями и знакомыми, на нашем сайте его посмотрели 8,376 раз и оно понравилось 183 людям.