gitextract_kzntgr93/

├── Access_APIs_Using_Langchain/
│   ├── LangChain_Complete_Course.ipynb
│   └── requirements.txt
├── Advance RAG Hybrid Search/
│   └── Hybrid_Search_in_RAG.ipynb
├── Advance RAG Reranking from Scratch/
│   └── Reranking_from_Scratch.ipynb
├── Advance RAG with Hybrid Search and Reranker/
│   └── Hybrid_Search_and_reranking_in_RAG.ipynb
├── Chat with Multiple Doc using Astradb and Langchain/
│   └── Chat_With_Multiple_Doc(pdfs,_docs,_txt,_pptx)_using_AstraDB_and_Langchain.ipynb
├── Child_to_Parent_Retrieval.ipynb
├── ConversationEntityMemory.ipynb
├── Conversational_Summary_Memory.ipynb
├── FlashRerankPractical.ipynb
├── Generative AI Dataset/
│   ├── llama3.txt
│   └── state_of_the_union.txt
├── Generative AI Interview Questions/
│   └── Generative_AI_Interview_Questions.docx
├── Google Gemini API with Python/
│   └── GeminiAPI_With_Python.ipynb
├── LCEL(Langchain_Expression_Language).ipynb
├── Langchain_memory_classes.ipynb
├── MergerRetriever_and_LongContextReorder.ipynb
├── MongoDB with Pinecone/
│   ├── Mongodb_with_Pinecone_Realtime_RAG_Pipeline_yt.ipynb
│   └── Mongodb_with_Pinecone_Realtime_RAG_Pipeline_yt_Part2.ipynb
├── MultiModal RAG/
│   ├── Extract_Image,Table,Text_from_Document_MultiModal_Summrizer_AAG_App_YT.ipynb
│   ├── Extract_Image,Table,Text_from_Document_MultiModal_Summrizer_RAG_App.ipynb
│   ├── MultiModal RAG using Vertex AI AstraDB(Cassandra) & Langchain.ipynb
│   ├── MultiModal_RAG_with_llamaIndex_and_LanceDB.ipynb
│   └── Multimodal_RAG_with_Gemini_Langchain_and_Google_AI_Studio_Yt.ipynb
├── MultiModal RAG with Vertex AI/
│   └── MultiModal RAG using Vertex AI AstraDB(Cassandra) & Langchain.ipynb
├── Multilingual AI based Voice Assistant/
│   ├── .gitignore
│   ├── README.md
│   ├── app.py
│   ├── genai_AI_Project.egg-info/
│   │   ├── PKG-INFO
│   │   ├── SOURCES.txt
│   │   ├── dependency_links.txt
│   │   └── top_level.txt
│   ├── multilingual_assistant.egg-info/
│   │   ├── PKG-INFO
│   │   ├── SOURCES.txt
│   │   ├── dependency_links.txt
│   │   ├── requires.txt
│   │   └── top_level.txt
│   ├── requirements.txt
│   ├── research/
│   │   └── trials.ipynb
│   ├── setup.py
│   ├── src/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── helper.py
│   └── template.py
├── QA_With_Doc_Using_LlamaIndex_Gemini/
│   ├── Data/
│   │   └── MLDOC.txt
│   ├── Exception.py
│   ├── Experiments/
│   │   ├── ChatWithDoc.ipynb
│   │   └── storage/
│   │       ├── default__vector_store.json
│   │       ├── docstore.json
│   │       ├── graph_store.json
│   │       ├── image__vector_store.json
│   │       └── index_store.json
│   ├── Logger.py
│   ├── QAWithPDF/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── data_ingestion.py
│   │   ├── embeddings.py
│   │   └── model_api.py
│   ├── StreamlitApp.py
│   ├── Template.py
│   ├── logs/
│   │   ├── 02_15_2024_16_21_43.log
│   │   ├── 02_15_2024_16_22_49.log
│   │   ├── 02_15_2024_16_23_52.log
│   │   ├── 02_15_2024_16_26_42.log
│   │   ├── 02_15_2024_16_27_41.log
│   │   ├── 02_15_2024_16_45_53.log
│   │   └── 02_15_2024_16_58_10.log
│   ├── requirements.txt
│   ├── setup.py
│   └── storage/
│       ├── default__vector_store.json
│       ├── docstore.json
│       ├── graph_store.json
│       ├── image__vector_store.json
│       └── index_store.json
├── RAG App using Haystack & OpenAI/
│   └── RAG_Application_Using_Haystack_and_OpenAI.ipynb
├── RAG App using LLAMAINDEX & MistralAI/
│   └── RAG_Application_Using_LlamaIndex_and_Mistral_AI.ipynb
├── RAG App using Langchain Mistral Weaviate/
│   └── RAG_Application_Using_LangChain_Mistral_and_Weviate.ipynb
├── RAG App using Langchain OpenAI FAISS/
│   ├── RAG_Application_using_Langchain_OpenAI_API_and_FAISS.ipynb
│   └── state_of_the_union.txt
├── RAG App with Mongo Vector Search & Gemma/
│   └── rag_with_huggingface_and_mongodb.ipynb
├── RAG Pipeline from Scratch/
│   └── RAG_Implementation_from _Scartch.ipynb
├── RAG_Fusion.ipynb
├── RAG_With_Knowledge_graph(Neo4j).ipynb
├── RAG_with_LLAMA3_1.ipynb
├── README.md
├── Roadmap of Generative AI/
│   └── Generative_AI_Roadmap.pptx
├── basic_retrieval_and_contextual_compression_retrieval.ipynb
└── self_query_retrieval.ipynb