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How to Improve LLM Applications With Parent Document Retrieval Using MongoDB and LangChain
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Como usar os vetores quantizados do Cohere para criar aplicativos de AI econômicos com o MongoDB
Saiba como criar aplicativos de AI econômicos usando os vetores quantizados do Cohere e o MongoDB Atlas. Este tutorial aborda técnicas de quantização vetorial, armazenamento eficiente de incorporação e operações otimizadas de pesquisa vetorial. Descubra como aproveitar a codificação BSON e a quantização int8 para reduzir significativamente os requisitos de armazenamento e, ao mesmo tempo, manter a precisão da pesquisa. Ideal para desenvolvedores que procuram dimensionar seus aplicativos de AI e otimizar o desempenho em ambientes de produção.Oct 03, 2024
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Introdução ao MongoDB e ao Amazon Q Assistente de codificação IA generativa
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Comparação de técnicas de NLP para Atlas Search de produtos escaláveis
Neste artigo, compararemos quatro técnicas populares de processamento de linguagem natural (NLP) para encontrar a solução mais ideal para recuperar os resultados mais relevantes para uma query do Atlas Search a partir de um grande corpus de produtos.Sep 23, 2024
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