У нас вы можете посмотреть бесплатно Lecture 17 - Complete RAG Pipeline: From Document to Vector Store | End-to-End Implementation или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Master the complete RAG (Retrieval Augmented Generation) pipeline from scratch! This hands-on tutorial takes you through every step - from loading documents to storing embeddings in a vector database and performing similarity search. 🎯 What You'll Learn Complete RAG Pipeline: End-to-end implementation with real code Document Loading: Using PyMuPDF for efficient PDF processing Text Chunking: Recursive character text splitter in action Embedding Generation: Practical examples with Ollama and OpenAI Vector Databases: ChromaDB setup and configuration Similarity Search: Retrieve relevant documents from your database Memory vs In-Memory Stores: Understanding storage options 📋 Complete RAG Pipeline Steps 1. Document Loading Load PDF using PyMuPDF loader 271-page book example (Panchatantra) 2. Chunking Recursive character text splitter Chunk size: 1000 Overlap: 200 3. Embedding Generation Initialize embedding model (Ollama/OpenAI) Convert chunks to vectors Model examples: Granite Embedding (384d), Embedding Gemma (768d) 4. Vector Store Store embeddings in ChromaDB Configure collection names Set persist directory 5. Similarity Search Query the vector database Retrieve relevant documents Get similarity scores