Unleash the Power of Local Llama 3 RAG with Streamlit & Ollama!
AI技術の魅力を伝える記事を書くライターとして、本日は「Local RAG (Retrieval Augmented Generation) using LLAMA 3 with Ollama」というテーマに焦点を当てた魅力的な記事をご紹介します。
このビデオでは、Streamlitアプリを構築する方法が解説されており、LLAMA 3とOllamaを使用してLocal RAG（Retrieval Augmented Generation）を実装する手順が詳しく説明されています。AI技術の最新動向について学びたい方や、実際にアプリケーション開発に取り組みたい方にとって、非常に興味深い内容となっています。
さらに、このチャンネルに参加することで特典を受けられる情報や、Machine Learningコースのプレゼンテーションファイルが購入可能であることも紹介されています。また、Machine Learningコース全体のカリキュラムや関連プロジェクトの再生リストへのリンクも提供されており、AI技術への理解を深めるための貴重な情報源となっています。
さらには、LinkedInやTelegram GroupなどSiddhardhan氏のコンタクト情報も記載されており、読者がより詳しい情報や疑問点について直接コミュニケーションを取ることが可能です。
AI技術の魅力を伝える記事としては、具体的な手法やツールの紹介だけでなく、学習資料やコミュニティへの参加方法まで含めた包括的な情報提供が重要です。この記事ではそれらすべてが網羅されており、AI技術へ興味を持つ読者に価値ある情報提供が行われています。
Thanks great content
is using FAISS embedings for splitting texts free to use.? what additional setting do we need.?
Can we retrieve the answer and store it in an excel file ?
Thank you so much ! Can you do a tutorial using Azure AI Search ?
Thanks Sid.. Could you please share sample source code ? One suggestion. We need to expand this to reading multiple documents like PDF, CSV. XLS, XML etc…. That will make it as true RAG.. Also need to add listening to speech functionality….
Sir, grey on black is bit hard on the eyes, please help if possible. But grateful forever for your amazing knowledge sharing.
Hey Siddhardhan!!
Such a nice and informative videos, have been following your videos since so long time.
I have a particular use case to work on using the above model..I had been working on this since 2 weeks, finished building the model which you had build in the above video.
Is there any chance of sharing the use case with you ??