Os benefícios de usar LLaMA index em RACK incluem:
* Ampliar as capacidades de retrievall, incluindo técnicas de pré-retrievall e pós-retrievall;
* Reescrever consultas do usuário para torná-las mais adequadas para estratégias de retrievall melhores;
* Seleção automática de métodos de retrievall usando AutoVec.
O vídeo também demonstra como combinar LLaMA index com os serviços do Azure AI Search e do Azure Open AI, como o GPT-3.5 ou GPT-4, para criar um cenário RACK avançado. Além disso, o vídeo fornece um exemplo de código para a demonstração e explica os passos para configurar a demonstração, incluindo a instalação de pacotes necessários, configuração de conexões com o Azure Open AI e seleção de modelos para uso em chat e criação de embeddings.
Configurando um Índice de Pesquisa Avançado com Azure AI Search
No segundo trecho do vídeo, o palestrante demonstra como configurar um índice de pesquisa do Azure AI Search e conectá-lo a uma fonte de dados. Ele cria um novo índice e mostra como adicionar dados a ele usando um conjunto de dados de código aberto. Em seguida, demonsta como usar o índice para pesquisar informações específicas, como perguntar “O que é Inception sobre?” e obter resultados relevantes com uma pontuação de relevância.
O palestrante também discute como usar a busca híbrida, que combina a busca vetorial com a busca semântica, para obter resultados mais precisos. Além disso, ele mostra como usar recursos avançados, como a quebra de queries, que divide uma consulta complexa em múltiplas sub-consultas para obter resultados mais específicos.
O palestrante menciona que existem outras soluções avançadas que podem ser combinadas com esse exemplo, como capacidades de baixo índice e retrievall, e que essas podem ser usadas para criar uma solução de busca empresarial pronta. Ele fornece um exemplo de código e incentiva os espectadores a verificar outros vídeos e recursos para mais informações.