В этом видео мы разбираем, как работает Retrieval-Augmented Generation (RAG) — метод, который позволяет большим языковым моделям (LLM) использовать актуальные внешние данные для генерации ответов. Вы узнаете, почему LLM могут выдавать недостоверную информацию, как RAG помогает снизить «галлюцинации» моделей и какие инструменты используются для реализации этого метода. Также рассмотрим примеры работы RAG, его плюсы и минусы, а также разберем реальные кейсы его применения в бизнесе и разработке.

Если хотите погрузиться в мир LLM - приходите к нам на курс https://shvm.xyz/llm

Наш сайт: https://shvm.xyz Telegram-канал: https://t.me/shvmxyz