Într-un sistem RAG, citirea a 10 documente din vector store poate crea prompturi lungi de 8.000 de tokeni. Cu Groq, sinteza finală a răspunsului durează mai puțin de 1 secundă.
Configurare LlamaIndex
from llama_index.core import Settings, VectorStoreIndex
from llama_index.llms.groq import Groq
Settings.llm = Groq(model="llama-3.3-70b-versatile")
# Query engine-ul sintetizează răspunsul instantaneu
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("Ce cerințe de securitate sunt menționate în capitolul 4?")Oferă utilizatorilor finali răspunsuri documentate fără senzația de întârziere.
Întrebări & Exemple practice:
Integrarea Groq în LlamaIndex: Accelerarea Sistemelor RAG ComplexeAi o întrebare despre Integrarea Groq în LlamaIndex: Accelerarea Sistemelor RAG Complexe sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.