Génération augmentée par récupération (RAG) multimodale à l'aide de l'API Gemini dans Agent Platform avis

Sruthi V. · Examiné il y a 12 jours

`get_cosine_score` in intro_multimodal_rag_utils.py needs to be updated to: ''' def get_cosine_score( dataframe: pd.DataFrame, column_name: str, input_text_embed: np.ndarray ) -> float: """ Calculates the cosine similarity between the user query embedding and the dataframe embedding for a specific column. Args: dataframe: The pandas DataFrame containing the data to compare against. column_name: The name of the column containing the embeddings to compare with. input_text_embed: The NumPy array representing the user query embedding. Returns: The cosine similarity score (rounded to two decimal places) between the user query embedding and the dataframe embedding. """ return round(np.dot(dataframe[column_name], input_text_embed), 2) '''

Israel U. · Examiné il y a 13 jours

033 P. · Examiné il y a 13 jours

Shanmathi S. · Examiné il y a 13 jours

Varshini G. · Examiné il y a 13 jours

Asra S. · Examiné il y a 13 jours

Dathri Ramanvitha B. · Examiné il y a 13 jours

Suruthi M. · Examiné il y a 13 jours

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Potarlanka kamal2007 G. · Examiné il y a 13 jours

Mohan R. · Examiné il y a 13 jours

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Rahul E. · Examiné il y a 14 jours

Moparthi L. · Examiné il y a 14 jours

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Alexandre R. · Examiné il y a 14 jours

GIRDHARI K. · Examiné il y a 15 jours

Bhavana G. · Examiné il y a 15 jours

Sunilkumar D. · Examiné il y a 15 jours

Mohan P. · Examiné il y a 15 jours