📄️ Nodos Gaia con conocimientos a largo plazo
La aplicación LLM requiere tanto memoria a largo plazo como a corto plazo. La memoria a largo plazo incluye conocimientos factuales, hechos históricos, relatos de fondo, etc. Para mantener la coherencia interna de los conocimientos, es mejor añadirlos al contexto en forma de capítulos completos en lugar de pequeños fragmentos de texto.
📄️ Base de conocimientos a partir de un archivo de texto sin formato
En esta sección, veremos cómo crear una instantánea de colección de vectores a partir de un archivo de texto plano. El sitio
📄️ Base de conocimientos a partir de un archivo markdown
En esta sección, veremos cómo crear una instantánea de una colección de vectores a partir de un archivo markdown. El sitio
📄️ Base de conocimientos a partir de pares fuente / resumen
En esta sección, analizaremos cómo crear una instantánea de colección de vectores para la recuperación óptima de
📄️ Base de conocimientos a partir de un archivo PDF
En esta sección veremos cómo crear una instantánea de una colección de vectores a partir de un archivo PDF. En primer lugar, analizaremos el archivo PDF no estructurado para convertirlo en un archivo markdown estructurado. A continuación, seguiremos los pasos de Knowledge base a partir de un archivo markdown para crear incrustaciones para sus archivos PDF.
📄️ Base de conocimientos a partir de una URL
En esta sección veremos cómo crear una instantánea de una colección de vectores a partir de una URL web. En primer lugar, analizaremos la URL en un archivo markdown estructurado. Luego, seguiremos los pasos de Knowledge base a partir de un archivo markdown para crear la incrustación de su URL.
📄️ Construir una base de conocimientos utilizando la herramienta web Gaia
GaiaNet ha desarrollado una herramienta para crear archivos de instantáneas de colecciones de vectores, de modo que todo el mundo pueda crear fácilmente su propia base de conocimientos.