EmbeddingGemma, ein kompaktes mehrsprachiges Embedding-Modell mit 308M Parametern, perfekt für On-Device RAG-Anwendungen - und wir haben es super einfach gemacht, es mit LlamaIndex zu integrieren! 🛠️ Fertige Integration mit der Embedding-Klasse von LlamaIndex @huggingface - geben Sie einfach die Abfrage- und Dokumentaufforderungen an. Das Modell erzielt Spitzenplatzierungen im Massive Text Embedding Benchmark und ist gleichzeitig klein genug für mobile Geräte. Außerdem ist es leicht anpassbar - der Blog zeigt, wie das Fine-Tuning mit medizinischen Daten ein Modell geschaffen hat, das viel größere Alternativen übertrifft. Wir freuen uns, effiziente Modelle wie dieses zu sehen, die leistungsstarke Embeddings überall zugänglich machen, insbesondere für Edge-Deployments, bei denen jeder MB zählt. Sehen Sie sich die vollständige technische Vertiefung und Integrationsbeispiele an:

📄 Parsen vs. Extrahieren: Zwei grundlegende Ansätze zur Dokumentenverarbeitung Dokumentenagenten erstellen? Zu wissen, wann man parsen und wann man extrahieren sollte, ist entscheidend, um die Architektur richtig zu gestalten. In diesem tiefen Einblick erklärt @tuanacelik: 🔍 Parsen - Umwandlung unstrukturierter Dokumente in strukturiertes Markdown unter Beibehaltung des Layouts, der Tabellen und der Formatierung. Perfekt für Anwendungen, bei denen der vollständige Dokumentkontext benötigt wird. ⚙️ Extrahieren - Verwendung von LLMs, um spezifische Felder und Entitäten mit Schema-Validierung zu extrahieren. Ideal zum Extrahieren spezifischer Informationen für nachgelagerte Aufgaben. Lese den vollständigen technischen Leitfaden 👉