Aan de slag met Weaviate
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
End-to-End RAG met Weaviate
Oefeninstructies
- Voer de code uit om de
weaviate/agents-gegevensset van Hugging Face te laden en beperk deze tot de eerste200rijen. - Maak een Weaviate-client met de meegeleverde
weaviate-module en configuratie; controleer of het werkt met de clientmethoden.is_ready()en.get_meta(). - Maak een collectie met de naam
"Movies", voeg nog eenTEXT-eigenschap toe met de naam"title", en specificeer een OpenAI-embeddingmodel met de methode.text2vec_openai(). - Haal de collectie op en maak de lus af om elke rij te preprocessen en toe te voegen aan de collectie; sluit daarna de clientverbinding.
Opmerking: Als je DataLab in Restricted Mode gebruikt, wordt deze oefening nog niet ondersteund. We werken er hard aan om dit in de toekomst beschikbaar te maken.
Interactieve oefening met praktijkervaring
Zet theorie om in actie met een van onze interactieve oefeningen
Begin oefening