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Usando IA para aumentar o valor da vida útil do cliente
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Guia de início rápido para aplicativos RAG usando LangChain e LlamaIndex
Neste tutorial, PyMongo os métodos deles para realizar uma pesquisa eficaz..png&w=3840&q=75)
Sep 18, 2024
Tutorial
Criando gráficos de AI com Rivet e MongoDB Atlas Vector Search para potencializar aplicativos de AI
Junte-se a nós para a convergência da tecnologia de banco de dados e da AI. Este guia mergulha na integração do construtor de gráficos da Rivet AI com o MongoDB Atlas.
Sep 18, 2024
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Tutorial
Adicione memória ao seu aplicativo JavaScript RAG usando MongoDB e LangChain
Desbloqueie o potencial do seu aplicativo JavaScript RAG com MongoDB e LangChain. Aprimore os sistemas de AI com memória, melhorando a relevância da resposta.
Sep 18, 2024
Tutorial
Usar a Atlas Vector Search do MongoDB com LangChain
Descubra a integração do MongoDB Atlas Vector Search com o LangChain, no Python. Saiba como a semântica Atlas Search e as incorporações revolvam a recuperação de dados.
Sep 18, 2024
Tutorial
RAG interativo com MongoDB Atlas + API de chamada de função
Saiba como as estratégias dinâmicas de recuperação, o desempenho aprimorado do LLM e a integração de dados em tempo real podem redefinir suas pesquisas virtuais.
Sep 18, 2024
Tutorial
Impulsionando a IA: construa um chatbot sobre seus dados com o MongoDB Atlas Vector Search e os modelos LangChain usando o padrão RAG
Saiba como melhorar a precisão do seu chatbot de AI com o MongoDB Atlas Vector Search e os modelos LangChain usando o padrão RAG em nosso guia.
Sep 18, 2024
Tutorial
Usar a OpenAI e o MongoDB Atlas para melhorar a funcionalidade de pesquisa
Este artigo analisa a integração da funcionalidade Atlas Search em aplicativos da web usando o4 modelo GPT- do OpenAI e MongoDB o Atlas Vector Atlas Search do .
Sep 18, 2024
Artigo
Sistemas multiagentes com AutoGen e MongoDB
Descubra como construir poderosos sistemas de AI multiagentes usando AutoGen e MongoDB. Este guia explora a integração da Microsoft estrutura AutoGen da com o MongoDB do Atlas Vector Search, habilitando ( geração aumentada deRAG recuperação) eficiente e AI agentes de colaboradores. Aprenda a implementação passo a passo, da configuração do ambiente à configuração do agente , e desbloqueie o potencial de soluções de AI escaláveis e sensíveis ao contexto para tarefas complexas orientadas por dados.
Sep 18, 2024
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Tutorial
Como criar um sistema RAG avançado com recuperação autoquery
Neste tutorial, verá como construir um sistema RAG avançado com recuperação de auto-consulta.
Sep 12, 2024
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Artigo
Implementação de pipelines RAG robustos: integração do Gemma 2 do Google (2B) técnicas de avaliação do MongoDB e LLM
Este tutorial explora a criação de um pipeline de geração aumentada de recuperação (RAG) integrando o modelo Gemma 2 (2B) do Google ao MongoDB e às técnicas de avaliação LLM. O Gemma 2, um modelo leve com dois bilhões de parâmetros, é usado para geração de resposta eficiente, enquanto o MongoDB atua como o banco de dados vetorial, permitindo a Atlas Search semântica para documentos relevantes. O tutorial demonstra como criar um assistente de gerenciamento de ativos que analisa os relatórios de mercado armazenados no MongoDB. Ele abrange a geração de incorporação, o Atlas Search vetorial e o uso da biblioteca Geodeval para avaliar a relevância e a fidelidade das respostas geradas pelo LLM. Ao combinar essas ferramentas, o tutorial destaca uma abordagem eficiente para criar soluções orientadas por IA com avaliação robusta de desempenho em um pipeline RAG.
Sep 12, 2024