У нас вы можете посмотреть бесплатно Jak Działa Retrieval-Augmented Generation (RAG) z Llamą: Przykład na Sprawozdaniu Finansowym Nvidii или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Witajcie na moim kanale! W dzisiejszym filmie zagłębimy się w fascynujący świat Retrieval-Augmented Generation (RAG) oraz zaprezentuję praktyczny przykład wykorzystania tej technologii do analizy sprawozdania finansowego Nvidii. Co znajdziecie w tym odcinku: 1. Wprowadzenie do RAG: Wyjaśnię, czym jest Retrieval-Augmented Generation (RAG) i jak działa. Omówię, dlaczego RAG jest ważnym narzędziem w kontekście analizy danych i generowania odpowiedzi. 2. Praktyczny przykład z Llamą: Zobaczycie, jak wykonuję zapytanie do modelu Llama, dodając fragmenty sprawozdania finansowego Nvidii, które zostały odczytane z pliku PDF. Pokażę, jak RAG może być używane do przetwarzania i analizy dużych dokumentów. 3. Wyzwania związane z przetwarzaniem PDFów: Omówię trudności, jakie napotykamy podczas przetwarzania plików PDF, takie jak ekstrakcja tekstu i formatowanie danych. Przedstawię, jakie narzędzia i techniki mogą pomóc w skutecznym przetwarzaniu PDFów. 4. Idea bazy wektorowej i chunków: Wyjaśnię, czym jest baza wektorowa i jak można ją wykorzystać do przechowywania i wyszukiwania informacji. Opowiem o koncepcji chunków – jak dzielić duże dokumenty na mniejsze fragmenty i dlaczego jest to ważne w kontekście RAG. Zapraszam do oglądania i subskrybowania kanału! Dajcie znać w komentarzach, jakie macie doświadczenia z przetwarzaniem dużych dokumentów i wykorzystaniem technologii AI. 😊