IA aplicada al desarrollo Java empresarial (Spanish Edition)
by Alex Soto Bueno, Markus Eisele, Natale Vinto
Capítulo 9. Incrustaciones y almacenesvectoriales
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
l llegar a este punto del libro, ya sabes cómo inferir modelos utilizando la biblioteca DJL y consumirlos con LangChain4j. Además, en el capítulo 3 se introdujo RAG, un concepto fundamental a la hora de desarrollar aplicaciones de IA.
RAG se basa en gran medida en cálculos de incrustaciones vectoriales y matemáticas (es decir, similitud coseno, euclídea al cuadrado, etc.) para la búsqueda de similitudes. En este capítulo, aprenderás los siguientes aspectos clave de las incrustaciones vectoriales:
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Cálculo de incrustaciones utilizando DJL
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Cálculo de incrustaciones utilizando LangChain4j en proceso
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Cálculo de incrustaciones con modelos remotos
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Uso de almacenes de vectores para implementar funciones de búsqueda avanzada o almacenamiento en caché
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Preparación e ingesta de documentos para RAG
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Implementación de un RAG sencillo
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Uso de RAG avanzado (QueryRouter, ReRanking, etc.)
Después de este capítulo, sabrás cómo calcular vectores con diversos enfoques y obtendrás una buena comprensión de las incrustaciones, no solo desde la perspectiva de RAG, sino también de otros casos de uso. Además, te mostraremos algunos algoritmos para visualizar vectores con grandes dimensiones o agruparlos para categorizarlos automáticamente.
Cálculo de incrustaciones vectoriales
Como recordatori , una incrustación vectorial
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