示例
| 端到端代码示例 | 描述 | 技术栈 |
|---|
| LlamaIndex的多租户 | 在 LlamaIndex 中处理来自多个用户的数据。 | Qdrant、Python、LlamaIndex |
| 为 Cohere RAG 实现自定义连接器 | 将 Qdrant 中存储的数据引入 Cohere RAG | Qdrant、Cohere、FastAPI |
| 互动学习聊天机器人 | 构建一个用于互动学习的私有 RAG 聊天机器人 | Qdrant、Haystack、OpenShift |
| 信息提取引擎 | 构建一个私有 RAG 信息提取引擎 | Qdrant、Vultr、DSPy、Ollama |
| 员工入职系统 | 构建一个用于员工入职的 RAG 系统 | Qdrant、Cohere、LangChain |
| 合同管理系统 | 构建一个针对特定地区的合同管理 RAG 系统 | Qdrant、Aleph Alpha、STACKIT |
| 客户支持问答系统 | 构建一个用于 AI 客户支持的 RAG 系统 | Qdrant、Cohere、Airbyte、AWS |
| PDF 文档混合搜索 | 开发一个针对产品 PDF 手册的混合搜索系统 | Qdrant、LlamaIndex、Jina AI |
| 博客阅读 RAG 聊天机器人 | 在 Scaleway 和 LangChain 上开发一个基于 RAG 的聊天机器人 | Qdrant、LangChain、GPT-4o |
| 电影推荐系统 | 使用 LlamaIndex 和 JinaAI 构建电影推荐系统 | Qdrant |
| GraphRAG 代理 | 使用 Neo4J 和 Qdrant 构建 GraphRAG 代理 | Qdrant、Neo4j |
| 使用Qdrant和DSPy构建思维链医疗聊天机器人 | 如何使用 Qdrant 和 DSPy 构建一个基于医学文献的医疗聊天机器人。 | Qdrant、DSPy |
笔记本
我们的笔记本提供复杂的说明,并附有详尽的解释。通过尝试代码来学习,并从每个示例中获得最大收益。
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