Search
36 results for “llamaindex”
-
🚀 44 skills to make any AI coding assistant powerful:
🎮 Games: #pygame, #OpenRCT2, mGBA
🌐 Extensions: #Firefox, #Thunderbird
🐍 Python: #Django, pytest, SQLAlchemy
🐧 Linux: #KDE Plasmoid, Kate
🤖 AI: #LlamaIndex
and more!
-
🚀 LlamaIndex is headed to @money2020 in Las Vegas!
We’re meeting with fintech and financial leaders to show how AI agents built on LlamaIndex are transforming underwriting, compliance, operations and more — all powered by private docs & data.
Want to see how? Book a meeting with us & enter to win limited-edition LlamaIndex swag:
👉 https://landing.llamaindex.ai/llamaindex-at-money-2020-vegas -
📢 Episode 2 of the AI Leader Series is live!
We talk with Swami Chandrasekaran, Head of AI & Data Labs at @KPMG_US, about how the Big Four firm powers context-aware AI agents with LlamaIndex.
👉 Watch now + subscribe: https://www.youtube.com/watch?v=qkpUo9RheOo
-
Интеграция DeepEval для тестирования LlamaIndex Workflow
Тестирование сложных систем, таких как LlamaIndex Workflow, включающих несколько шагов, извлечение данных и генерацию текста с помощью LLM, является нетривиальной задачей. Стандартные методы тестирования не всегда могут оценить семантическое качество и релевантность генерируемых ответов. DeepEval предоставляет набор инструментов и метрик, специально разработанных для оценки LLM-приложений, что делает его подходящим решением для тестирования LlamaIndex Workflow. Давайте разберем два подхода к интеграции DeepEval с LlamaIndex Workflow:
-
LlamaIndex review: Easy context-augmented LLM applications - “Turn your enterprise data into production-ready LLM applications,” blares the LlamaIn... - https://www.infoworld.com/article/3715622/llamaindex-review-easy-context-augmented-llm-applications.html#tk.rss_all #developmentlibrariesandframeworks #artificialintelligence #softwaredevelopment #developmenttools #cloudcomputing #generativeai
-
[Перевод] Автоматический парсинг чеков с LlamaIndex и Pydantic
Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как с помощью LlamaIndex и Pydantic можно превратить сканы чеков в структурированные данные. Минимум кода — и у вас готовый CSV для анализа.
https://habr.com/ru/articles/953414/
#Python #LlamaIndex #Pydantic #OCR #Kaggle #Receipt #Extraction #CSV #Async #Pipeline
-
Hybrid RAG для бизнеса: умный поиск по документам без облака и утечки данных
Крупная логистическая компания. Многолетний архив — договоры с перевозчиками, регламенты, переписка по инцидентам. Менеджер хочет узнать: были ли у нас претензии к этому контрагенту и на каких условиях мы с ним работали два года назад? Открывает почту, потом SharePoint, потом звонит в архив. Через час у него есть частичный ответ. Та же ситуация повторяется в таможне, банках и юридических фирмах. Данные накоплены — в PDF, Word, сканах, таблицах. Но корпоративная база знаний не отвечает на вопросы: нет инструмента, который понимал бы смысл запроса, а не просто искал по ключевым словам. Автоматизация документооборота упёрлась в потолок классических СЭД.
https://habr.com/ru/articles/1024696/
#Автоматизация_Документооборота #ИИ_для_Бизнеса #Нейросеть_Без_Облака #HybridRAG #Self_Hosted #LangGraph #Haystack #Qdrant #LlamaIndex #observability
-
LangChain vs. LlamaIndex
https://myscale.com/blog/llamaindex-vs-langchain-detailed-comparison/
#ycombinator #myscale #myscale_database #myscale_vector_database #myscale_ai #myscale_vector #myscale_illustration #image_search #vector #search_console #database #sql #search_engine #gpt_4 #gpt_3 #dbms #high_performance #vector_images #vector_art #vector_graphics #llm #word2vec -
RE: https://fedi.simonwillison.net/@simon/116457708120212477
#liteparse werde ich im Vergleich zu #Docling lokal mal testen, nutze das bisher nur per Web über #llamaindex.
-
Разворачиваем RAG на Java без боли: практический гайд
Всем привет! Недавно столкнулся с проблемой, что в настоящее время большая часть обучающих материалов по Retrieval‑Augmented Generation (RAG) сосредоточена на Python‑экосистеме (LangChain, LlamaIndex и тому подобное), а пошаговые руководства, которые показывают, как быстро собрать рабочее RAG‑приложение на чистом Java‑стеке , встречаются крайне редко. Эта статья представляет собой простое практическое руководство, где мы разберём весь процесс от настройки окружения до полного примера кода, чтобы даже начинающий Java‑разработчик мог развернуть RAG.
https://habr.com/ru/articles/1027426/
#RAG #Java #Spring_AI #Qdrant #Ollama #LLM #bgem3 #embeddings
-
→ Mindlid: 20% lift in top-1 recall for wellness app
🔗 Available via #GeminiAPI & #VertexAI
Integrates with #LangChain, #LlamaIndex, #Haystack, #Weaviate, #Qdrant, #ChromaDB & Vector Search
🧪 Colab notebooks for Gemini API & Vertex AI ready to use -
→ Mindlid: 20% lift in top-1 recall for wellness app
🔗 Available via #GeminiAPI & #VertexAI
Integrates with #LangChain, #LlamaIndex, #Haystack, #Weaviate, #Qdrant, #ChromaDB & Vector Search
🧪 Colab notebooks for Gemini API & Vertex AI ready to use -
→ Mindlid: 20% lift in top-1 recall for wellness app
🔗 Available via #GeminiAPI & #VertexAI
Integrates with #LangChain, #LlamaIndex, #Haystack, #Weaviate, #Qdrant, #ChromaDB & Vector Search
🧪 Colab notebooks for Gemini API & Vertex AI ready to use -
→ Mindlid: 20% lift in top-1 recall for wellness app
🔗 Available via #GeminiAPI & #VertexAI
Integrates with #LangChain, #LlamaIndex, #Haystack, #Weaviate, #Qdrant, #ChromaDB & Vector Search
🧪 Colab notebooks for Gemini API & Vertex AI ready to use -
→ Mindlid: 20% lift in top-1 recall for wellness app
🔗 Available via #GeminiAPI & #VertexAI
Integrates with #LangChain, #LlamaIndex, #Haystack, #Weaviate, #Qdrant, #ChromaDB & Vector Search
🧪 Colab notebooks for Gemini API & Vertex AI ready to use -
https://www.tkhunt.com/2291331/ RAGの主流となった「Agentic RAG（エージェント型RAG）」、徹底解説 #AgenticAi #AgenticRAG #AI #AIエージェント #ArtificialIntelligence #Cohere #ContextualAI #LangChain #LlamaIndex #llm #MCP #Pinecone #rag #エージェント型AI #エージェント型RAG #エンタープライズAI #シリコンバレーVC #ベクトルデータベース #人工知能 #生成AI
-
🚀 44 skills to make any AI coding assistant powerful:
🎮 Games: #pygame, #OpenRCT2, mGBA
🌐 Extensions: #Firefox, #Thunderbird
🐍 Python: #Django, pytest, SQLAlchemy
🐧 Linux: #KDE Plasmoid, Kate
🤖 AI: #LlamaIndex
and more!
-
🚀 44 skills to make any AI coding assistant powerful:
🎮 Games: #pygame, #OpenRCT2, mGBA
🌐 Extensions: #Firefox, #Thunderbird
🐍 Python: #Django, pytest, SQLAlchemy
🐧 Linux: #KDE Plasmoid, Kate
🤖 AI: #LlamaIndex
and more!
-
🚀 44 skills to make any AI coding assistant powerful:
🎮 Games: #pygame, #OpenRCT2, mGBA
🌐 Extensions: #Firefox, #Thunderbird
🐍 Python: #Django, pytest, SQLAlchemy
🐧 Linux: #KDE Plasmoid, Kate
🤖 AI: #LlamaIndex
and more!
-
Agentic RAG Challenge. Я знаю что вы искали прошлым летом…
В данной статье хотел бы поделиться опытом участия в хакатоне Agentic Legal RAG Challenge 2026 . Наша команда называется "Sparks of intelligence".
https://habr.com/ru/articles/1014520/
#rag #qdrant #llamaindex #ии_агент #векторный_поиск #чанкинг #гибридный_поиск #векторная_база_данных #хакатон
-
Maxun v0.0.32 ra mắt với tính năng ghi âm thời gian thực, hỗ trợ đồng bộ trạng thái website thực tế, thao tác live như gõ, nhấn, cuộn, điều hướng. Hỗ trợ tích hợp SDK: LlamaIndex, Google Sheets, Airtable, LangChain, OpenAI và nhiều hơn nữa. Chế độ AI tự động tìm và trích xuất dữ liệu mà không cần URL. Mã nguồn mở, tự lưu trữ. #Maxun #WebScraping #OpenSource #SelfHosted #AI #LlamaIndex #LangChain #NoCode #DataExtraction #CôngCụMãNguồnMở #TríchXuấtDữLiệu #AI #TựHost
-
Discover how Flowise helps you create and build custom AI agents and LLM workflows with a simple drag-and-drop interface.
More details here: https://ostechnix.com/flowise-build-ai-agents-llm-workflows/
#Flowise #AI #LLM #RAG #Langchain #Langgraph #Llamaindex #Opensource #Nodejs
-
⚡️ Building and evaluating a Banking Supervision #RAG agent 🔍
We've published a new tutorial that shows how to:
• Build a RAG agent with LlamaIndex to answer questions about ECB banking supervision
• Scan for LLM vulnerabilities like hallucinations and prompt injection
• Evaluate RAG components (retriever, generator, rewriter) with different question typesCheck out the complete tutorial in our docs: https://gisk.ar/3OQ1tYz
More details about the results👇 -
Hybrid RAG knowledge base за 15 минут — почему пришлось собрать свою lite версию RAG и в чем опасность RAG фреймворков
Архитектура Hybrid RAG систем заняла нишу корпоративных баз знаний, став стандартом для построения сервисов генерации контента на основе внутренних корпоративных данных. Уже пару лет у этого подхода практически нет альтернатив, когда речь заходит о сочетании возможностей генеративного ИИ с требованиями корпоративной безопасности и доверия к полученным результатам. Ключевое преимущество RAG перед обычным взаимодействием с нейросетями заключается в прозрачности: мы четко видим, на основе каких документов был сформирован ответ, и можем проверить каждый шаг пайплайна Почти в каждом проекте, которые мне удалось наблюдать, происходило одно и то же - сначала команда стартует с LangChain или LlamaIndex через пару месяцев пайплайн становится неуправляемым, далее половина фреймворка выкидывается и пишется свой костомный retrieval. В итоге архитектура почти всегда выглядит одинаково - Frontend + Python backend + vector search + LLM API В этой статье я покажу почему это происходит, поделюсь сложностями с которыми можно столкнуться при реализации корпоративных баз знаний основанных на RAG технологиях, расскажу почему готовые фреймворки иногда могут быть опасны для проекта и как я пришел к созданию универсальной сборки RAG системы разворачиваемой за 15 минут За последние два года вокруг вокруг RAG систем сформировалась огромная инфраструктура. Появились специализированные фреймворки и облачные сервисы. Однако, если присмотреться к реальным запросам бизнеса, вырисовывается устойчивый паттерн. Компании хотят быстрый запуск без глубокого погружения в разработку продукта, в пару кликов загрузить корпоративные документы и получать ответы на запросы по своим внутренним документам. Компаниям не нужен очередной конструктор с бесконечными настройками, а востребована легкая, быстро разворачиваемая корпоративная RAG база знаний Основной актив, с которым должны работать такие системы это регламенты, техническая документация, договоры, инструкции и неструктурированные базы знаний. И здесь RAG действительно незаменим. Но существует и обратная сторона медали:
https://habr.com/ru/articles/1005776/
#RAG #knowledge_base #hybrid_rag #rag_система #база_знаний #it_проекты #поисковые_системы #rag_ai #ai_agent #корпоративные_решения
-
Как я собрал AI-ассистента для отца с больным сердцем: Tool-Calling RAG Pipeline на GPT-4o-mini без LangChain
Мой отец — человек, переживший несколько сложнейших операций на сердце. Жизнь с хроническим заболеванием — это бесконечный поток анализов, заключений и схем приёма лекарств. Находясь далеко (я живу во Вьетнаме), я постоянно волновался: не забудет ли он про дозу, правильно ли понял назначение, задал ли все нужные вопросы врачу? Мне нужен был не просто бот-напоминалка, а второй пилот — умный, конфиденциальный и мультимодальный AI-Кардиолог . Ассистент, который знает его анамнез наизусть, понимает голосовые команды и может «прочитать» фотографию свежего анализа. Я решил собрать полноценный автономный агент с возможностью вызова внешних инструментов ( Tool‑Calling ) и локальной базой знаний ( RAG ), но без использования громоздких фреймворков вроде LangChain или LlamaIndex.
https://habr.com/ru/articles/961280/
#ai #rag #tool_calling #python #telegrambot #gpt4o_mini #chromadb #ocrтехнологии #медицина #llm
-
"In this course, you will:
📖 Study AI Agents in theory, design, and practice.
🧑💻 Learn to use established AI Agent libraries such as smolagents, LangChain, and LlamaIndex.
💾 Share your agents on the Hugging Face Hub and explore agents created by the community.
🏆 Participate in challenges where you will evaluate your agents against other students’.
🎓 Earn a certificate of completion by completing assignments.
And more!At the end of this course you’ll understand how Agents work and how to build your own Agents using the latest libraries and tools."
https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction
-
"In this course, you will:
📖 Study AI Agents in theory, design, and practice.
🧑💻 Learn to use established AI Agent libraries such as smolagents, LangChain, and LlamaIndex.
💾 Share your agents on the Hugging Face Hub and explore agents created by the community.
🏆 Participate in challenges where you will evaluate your agents against other students’.
🎓 Earn a certificate of completion by completing assignments.
And more!At the end of this course you’ll understand how Agents work and how to build your own Agents using the latest libraries and tools."
https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction
-
"In this course, you will:
📖 Study AI Agents in theory, design, and practice.
🧑💻 Learn to use established AI Agent libraries such as smolagents, LangChain, and LlamaIndex.
💾 Share your agents on the Hugging Face Hub and explore agents created by the community.
🏆 Participate in challenges where you will evaluate your agents against other students’.
🎓 Earn a certificate of completion by completing assignments.
And more!At the end of this course you’ll understand how Agents work and how to build your own Agents using the latest libraries and tools."
https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction
-
"In this course, you will:
📖 Study AI Agents in theory, design, and practice.
🧑💻 Learn to use established AI Agent libraries such as smolagents, LangChain, and LlamaIndex.
💾 Share your agents on the Hugging Face Hub and explore agents created by the community.
🏆 Participate in challenges where you will evaluate your agents against other students’.
🎓 Earn a certificate of completion by completing assignments.
And more!At the end of this course you’ll understand how Agents work and how to build your own Agents using the latest libraries and tools."
https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction
