Почему LLM застряли в прошлом и как RAG это исправляет скачать в хорошем качестве

Почему LLM застряли в прошлом и как RAG это исправляет

Регистрируйся в облачной платформе immers.cloud по моей ссылке https://immers.cloud/signup/r/2025102... и получи 20% бонусов при первом пополнении! Реклама. ООО «ДТЛ». ИНН 9717073792. erid: 2W5zFJAQFrg === RAG (Retrieval-Augmented Generation) — технология, которая решает эту проблему. В этом видео разбираем: — почему fine-tuning и контекстное окно не всегда подходят — как работает RAG: Retrieval → Augmented → Generation — что такое эмбеддинги и почему это «магия математики» — как правильно резать текст на чанки, чтобы не терять смысл — практический пример с Google File Search 0:00 — Почему LLM не знают ваши документы 1:31 — Knowledge Cut-off: почему модели «застревают во времени» 2:50 — Решение 1: Fine-tuning 3:34 — Решение 2: Контекстное окно 5:40 — Решение 3: RAG 9:34 — Эмбеддинги 11:20 — Как обучается эмбеддинг-модель 12:36 — Косинусовое сходство: измеряем похожесть текстов 15:25 — Чанкинг: зачем резать текст на куски 20:13 — Где хранить документы: облако vs своё железо 21:49 — Google File Search: почти бесплатный RAG 24:22 — Итоги: что такое RAG, эмбеддинги и чанкинг 📱 Подписывайтесь на наш телеграм-канал: https://t.me/ikryukovs 🤖 Наши AI-продукты: — Rabotan AI: https://t.me/rabotan_ai_bot?start=sou... Карьерная консультация — анализ резюме с рекомендациями по улучшению Коуч-сессия — персональная сессия с AI-карьерным советником