Скачать с ютуб LLM + RAG: ингредиенты приготовления умного ИИ-ассистента в хорошем качестве

LLM + RAG: ингредиенты приготовления умного ИИ-ассистента

В этом видео мы разбираем, как создать умного ИИ-ассистента, используя технологии LLM и RAG. Раскрываем ключевые подходы, которые помогают искусственному интеллекту быть точным, актуальным и полезным. 📲 Больше полезных материалов в нашем Telegram-канале: https://t.me/devclubspb 💡 Что вас ждёт? Простой разбор, как работают LLM и RAG: от теории до реальных кейсов. Почему LLM иногда ошибаются, и как RAG помогает избежать “галлюцинаций”. Примеры применения RAG для корпоративного поиска, чат-ботов и управления знаниями. Как оптимизировать данные и архитектуру для повышения качества результатов. 🎙️ Мы обсудим: Какие подходы лучше подходят для реальных задач бизнеса. Советы для тех, кто хочет внедрить LLM + RAG в свои проекты. 🔍 Чем полезно это видео? Если вы хотите разобраться как использовать LLM на ваших данных - видео точно для вас! Мы делимся практическими рекомендациями, которые помогут улучшить ваши проекты. Таймкоды: 0:00 — Вступление: большие языковые модели и умные ассистенты 1:33 — Проблемы LLM: галлюцинации и корпоративные данные 2:49 — Методы работы с LLM: от предобучения до RAG 3:59 — Базовый RAG: схема работы 5:29 — Виды RAG: наивный, расширенный и модульный 6:48 — Подготовка данных: как разбить информацию на чанки 9:38 — Улучшение индексации: метаданные, вопросы и иерархия 12:08 — Оптимизация запросов: исправление, расширение, уточнение 16:03 — Генерация ответов: смешанные подходы и ранжирование 20:38 — Проверка качества: метрики и инструменты 24:33 — Применение RAG: корпоративные кейсы и чат-боты 25:32 — Ответы на вопросы 30:07 — Заключение: гибкость RAG и его возможности 💬 Оставляйте свои комментарии и обратную связь, задавайте вопросы! Если хотите заказать разработку бота или внедрить ИИ в своем бизнесе, то пишите нам https://t.me/smirnoff_ai #AI #LLM #RAG