Скачать с ютуб Из чего состоят современные чат-боты для ответов на вопросы на основе ваших корпоративных баз знаний в хорошем качестве

Из чего состоят современные чат-боты для ответов на вопросы на основе ваших корпоративных баз знаний

Для кого вебинар? Для ML-специалистов, аналитиков, разработчиков, продакт-менеджеров, проджект-менеджеров. О чем вебинар? Получать доступ к большим базам знаний не через поиск, а через чат-бот — более быстрый в использовании и дешевый в разработке способ получать информацию после появления ChatGPT. На вебинаре: 🔹рассмотрим, что лежит в основе таких чат-ботов; 🔹разберем концепцию RAG (Retrieve Augmented Generation); 🔹узнаем, как построить такую систему самостоятельно на Python с помощью фреймворка LlamaIndex. ⚡️Спикер — Геннадий Штех: 🔸научный руководитель направления по работе с технологиями машинного обучения в Embedika. Таймкоды: 01:00 - Знакомство со спикером и темой вебинара 02:03 - Что такое QA (Question Answering)? 03:20 - Что такое RAG (Retrieval Augemented Generation)? 04:45 - Зачем нужны RAG? 07:05 - Из каких компонентов состоит RAG? 13:12 - Как происходит ранжирование на примере двух документов 16:58 - Компонента генерации LLM 22:00 - Как получают Instruct-модели? 25:40 - Обзор схемы RAG с учетом рассказанного материала 26:11 - Что можно использовать для поиска? 28:40 - Что можно использовать для синтеза? 31:17 - Ограничения 32:42 - Библиотеки для развертывания 34:05 - Обзор части кода для работающего RAG 38:30 - Q&A сессия Благодарим за просмотр! Подписывайтесь на наши соцсети: Women in Tech Russia: Вконтакте: https://vk.com/womenintechrus Telegram: https://t.me/womenintechrus Сайт WiT Russia: https://women-in-tech.org/ru/ Women in Big Data Russia: Telegram: https://t.me/wibd_russia Вконтакте: https://vk.com/womeninbigdata Глобальный сайт WiBD: https://www.womeninbigdata.org/ Сайт программы Mentor in Tech: mentorintech.ru