리뷰 Agent Platform의 Gemini API를 사용하는 멀티모달 검색 증강 생성(RAG)개

Sruthi V. · 12일 전에 리뷰됨

`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. · 13일 전에 리뷰됨

033 P. · 13일 전에 리뷰됨

Shanmathi S. · 13일 전에 리뷰됨

Varshini G. · 13일 전에 리뷰됨

Asra S. · 13일 전에 리뷰됨

Dathri Ramanvitha B. · 13일 전에 리뷰됨

Suruthi M. · 13일 전에 리뷰됨

Sivasakthi N. · 13일 전에 리뷰됨

Potarlanka kamal2007 G. · 13일 전에 리뷰됨

Mohan R. · 13일 전에 리뷰됨

Sruthi P. · 13일 전에 리뷰됨

Choppakatla V. · 13일 전에 리뷰됨

Sathiriyan R. · 13일 전에 리뷰됨

Ahmed S. · 13일 전에 리뷰됨

Aisyah N. · 13일 전에 리뷰됨

yogasri G. · 14일 전에 리뷰됨

VISHAL G. · 14일 전에 리뷰됨

Rahul E. · 14일 전에 리뷰됨

Moparthi L. · 14일 전에 리뷰됨

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Alexandre R. · 14일 전에 리뷰됨

GIRDHARI K. · 15일 전에 리뷰됨

Bhavana G. · 15일 전에 리뷰됨

Sunilkumar D. · 15일 전에 리뷰됨

Mohan P. · 15일 전에 리뷰됨