RAGLight verwendet Chroma als Standard-Vektorspeicherlösung und unterstützt außerdem mehrere HuggingFace-Einbettungsmodelle (z.B. all-MiniLM-L6-v2) für die Vektorisierung von Dokumenten. Diese Kombination gewährleistet eine effiziente Leistung bei der Ähnlichkeitssuche, während die Benutzer auch die Vektorspeicherpfade und Sammlungsnamen über VectorStoreConfig anpassen können. Die Wahl eines qualitativ hochwertigen Einbettungsmodells wirkt sich direkt auf die Abrufgenauigkeit aus, und das Design bietet den Nutzern die Flexibilität, den Spagat zwischen Effizienz und Genauigkeit zu schaffen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRAGLight: Leichtgewichtige Python-Bibliothek zur Generierung von AbruferweiterungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Die Einbettungsmodelle Chroma und HuggingFace sind die Standard-Vektorspeicher- und Einbettungsoptionen für RAGLight
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