Opiniones sobre Generación mejorada por recuperación (RAG) multimodal con la API de Gemini en Agent Platform

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get_cosine_score function inside utils file didin't work. import numpy as np import pandas as pd import utils.intro_multimodal_rag_utils as utils # Define a corrected version of get_cosine_score def get_cosine_score_fixed(dataframe, column_name, input_text_embed): val = dataframe[column_name] # Handle None or empty values safely if val is None: return 0.0 # If it's a list or numpy array, check length safely without pd.isna() if isinstance(val, (list, np.ndarray)): if len(val) == 0: return 0.0 return float(np.dot(val, input_text_embed)) # Check for single scalar NA values if pd.isna(val): return 0.0 return float(np.dot(val, input_text_embed)) # Override the broken utility function with our fixed one utils.get_cosine_score = get_cosine_score_fixed. wasted two days to complete this lab.

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The jupiter notebook is broken all steps from text search and after don't work

Maxim T. · Se revisó hace alrededor de 2 meses

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