Opinie ([DEPRECATED] Build LangChain Applications using Vertex AI: Challenge Lab)

SHIVANK U. · Sprawdzono około rok temu

YERRAM A. · Sprawdzono około rok temu

Maurizio . · Sprawdzono około rok temu

He H. · Sprawdzono około rok temu

Alan J. · Sprawdzono około rok temu

Salman A. · Sprawdzono około rok temu

Vikas S. · Sprawdzono około rok temu

Michal R. · Sprawdzono około rok temu

S Narendra D. · Sprawdzono około rok temu

PADMA M. · Sprawdzono około rok temu

Ashish W. · Sprawdzono około rok temu

Muhammad H. · Sprawdzono około rok temu

Lakshit J. · Sprawdzono około rok temu

Working by marcodelmart.com

Marco Flavio D. · Sprawdzono około rok temu

Thanks

El H. · Sprawdzono około rok temu

jupyter labs keep locking up and it took almost to the end of the timer to get this to finish

Joey G. · Sprawdzono około rok temu

Seakingretsu G. · Sprawdzono około rok temu

Raghu D. · Sprawdzono około rok temu

Task 2 Sose not work with; text_splitter = INSERT_CLASSNAME(chunk_size=10000, chunk_overlap=1000) docs = text_splitter.INSERT_METHOD_NAME(documents) print(f"# of documents = {len(docs)}") instead need to use text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=10000, chunk_overlap=1000) # Assuming 'documents' contains Document objects, extract the text content text_contents = [doc.page_content for doc in documents if hasattr(doc, 'page_content')] # Split each document's text into smaller chunks docs = [] for text in text_contents: split_docs = text_splitter.create_documents([text]) # Split each document separately docs.extend(split_docs) print(f"# of documents = {len(docs)}")

Yoha G. · Sprawdzono około rok temu

Carlos G. · Sprawdzono około rok temu

Malvika V. · Sprawdzono około rok temu

Sameer D. · Sprawdzono około rok temu

vaibhav s. · Sprawdzono około rok temu

Saish B. · Sprawdzono około rok temu

Jacek S. · Sprawdzono około rok temu