Cercare nei tuoi documenti con l'IA (RAG)
Pipeline RAG, corpus e modelli di embedding per risposte basate sui tuoi documenti.
contextetech
nomic-embed-text embeddings locally with Ollama
nomic-embed-text for a 100% local English RAG with Ollama: 768 dimensions, long…
contextetech
BGE-M3 embeddings for RAG over long documents
BGE-M3 for RAG over long documents: 1024 dimensions, up to 8,192 tokens, 100+…
contextetech
Corpus: AI resource definitions (English)
Definitions of every AI resource type on Contexte Tech, one chunk each with the…
Cosa vuol dire cercare nei documenti con l'IA?
Con il RAG l'IA risponde a partire dai tuoi documenti: vengono suddivisi e vettorizzati, e i passaggi più vicini alla domanda vengono dati al modello, che risponde citando le fonti.