Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно OpenAI’s Responses API: The Easiest Way to Build a RAG System? или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
In this video, I’m exploring OpenAI’s new Responses API and how it makes building a RAG system easier than ever. We’ll walk through how to upload documents, retrieve relevant chunks, and generate responses—all without needing an external vector store. Plus, I’ll show you how to evaluate your pipeline to make sure it actually works. Let’s dive in! LINKS: https://cookbook.openai.com/examples/... https://arxiv.org/pdf/2404.12272 https://docs.ragas.io/en/latest/conce... https://openai.com/api/pricing/ https://openai.com/index/new-tools-fo... https://colab.research.google.com/dri... https://platform.openai.com/docs/guid... RAG Beyond Basics Course: https://prompt-s-site.thinkific.com/c... Let's Connect: 🦾 Discord: / discord ☕ Buy me a Coffee: https://ko-fi.com/promptengineering |🔴 Patreon: / promptengineering 💼Consulting: https://calendly.com/engineerprompt/c... 📧 Business Contact: [email protected] Become Member: http://tinyurl.com/y5h28s6h 💻 Pre-configured localGPT VM: https://bit.ly/localGPT (use Code: PromptEngineering for 50% off). Signup for Newsletter, localgpt: https://tally.so/r/3y9bb0 00:00 Introduction to the New Developer Tools Series 00:13 Overview of the Responses API 02:20 Building a RAG System with Responses API 02:47 Setting Up the Environment 04:00 Creating and Uploading to Vector Stores 06:43 Retrieving Documents from Vector Stores 09:36 Generating Responses with the Responses API 12:12 Evaluation and Testing Strategies 13:34 Generating Evaluation Datasets