Dans cette section, nous couvrons la construction et la gestion des pipelines RAG avec Deep Lake et OpenAI pour un traitement efficace des données d'IA.

Dans cette section, nous explorons les pipelines RAG basés sur des index en utilisant LlamaIndex, Deep Lake et OpenAI pour améliorer la traçabilité, la précision et le contrôle dans la recherche et la génération de données pilotées par l'IA.

Dans cette section, nous explorons le RAG modulaire multimodal pour la technologie des drones, en intégrant la recherche de données textuelles et d'images, la génération et l'évaluation des performances à l'aide de LLM et de MMLLM.

Dans cette section, nous explorons les RAG adaptatifs avec des boucles de retour d'information humaine, en nous concentrant sur l'amélioration de la qualité de la recherche et l'intégration de l'apport des experts.

Dans cette section, nous explorons les techniques de RAG évolutives pour les données des clients des banques en utilisant Pinecone et OpenAI. Les concepts clés comprennent l'AED, la mise à l'échelle des vecteurs et les recommandations basées sur l'IA pour réduire le taux de désabonnement.

Dans cette section, nous explorons la construction de systèmes RAG évolutifs utilisant des graphes de connaissances, en mettant en œuvre l'API Wikipédia, en alimentant un magasin de vecteurs Deep Lake et en construisant un graphe de connaissances LlamaIndex pour la recherche sémantique.

Dans cette section, nous explorons le RAG dynamique à l'aide de Chroma et de Llama, en nous concentrant sur l'intégration et l'interrogation de données temporaires pour une prise de décision en temps réel avec des outils open-source.

Dans cette section, nous explorons la réduction des données RAG par un réglage fin, en nous concentrant sur la préparation des ensembles de données JSONL et l'évaluation de la performance du modèle avec les métriques OpenAI pour améliorer la précision et le rapport coût-efficacité.

Dans cette section, nous explorons la mise en œuvre du pipeline RAG pour la génération de vidéos, l'intégration de commentaires vidéo dans Pinecone, et l'amélioration des étiquettes avec l'analyse GPT-4o pour une production efficace de stocks de vidéos.