Stop Making Agents Expensive, Make Your Retrieval Better | Jakub Rohleder | LLMday Warsaw 2026 Q1 скачать в хорошем качестве
Stop Making Agents Expensive, Make Your Retrieval Better | Jakub Rohleder | LLMday Warsaw 2026 Q1
3 недели назад
llmday
large language models
LLM conference 2026
AI conference
artificial intelligence event
generative AI
GPT models
foundation models
enterprise AI
AI for developers
AI engineering
machine learning conference
prompt engineering
AI agents
retrieval augmented generation
RAG
AI infrastructure
model fine tuning
open source LLMs
AI startups
DevOps and AI
MLOps
AI product development
future of AI
machine learning
artificial intelligence
openai
rag
Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Повторяем попытку...
Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Stop Making Agents Expensive, Make Your Retrieval Better | Jakub Rohleder | LLMday Warsaw 2026 Q1 в качестве 4k
У нас вы можете посмотреть бесплатно Stop Making Agents Expensive, Make Your Retrieval Better | Jakub Rohleder | LLMday Warsaw 2026 Q1 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
-
Информация по загрузке:
Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Stop Making Agents Expensive, Make Your Retrieval Better | Jakub Rohleder | LLMday Warsaw 2026 Q1 в формате MP3:
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
Stop Making Agents Expensive, Make Your Retrieval Better | Jakub Rohleder | LLMday Warsaw 2026 Q1
LLMday Warsaw 2026 Q1 - February 12 Grab your ticket for the next LLMday: https://www.llmday.com Upcoming LLMday CFPs: https://cfp.ninja/?q=llmday&status=op... Chapters 00:00 Gartner’s Warning: Why 1 in 3 GenAI Projects Will Be Abandoned 01:30 The Temptation of “One Big Prompt” (and Why It Breaks at Scale) 02:17 Meet Kuba + The Failure Story You Can Learn From 02:47 Key Insight: Minimum Viable Context & Smaller Dedicated LLM Flows 03:25 Why monday.com Context Is So Hard: Flexible Boards at Massive Scale 05:26 Search 101: Vector Search Crash Course 06:49 Our First Vector Search Attempt: Great Demo, Financial Disaster 07:48 The Search Configuration Rabbit Hole (Lexical, Vector, Rerank, Routing…) 09:18 Stop Testing in Production: Building a Local Python Benchmark Harness 10:19 Let AI Iterate for You: From Single Loop to Multi‑Agent Hypothesis Testing 11:48 Big Win: Shrinking Embeddings (256D + Quantization) Without Losing Quality 14:01 Lessons Learned: AI Coding Shifts Bottlenecks + RAG Needs Real Engineering 15:24 Wrap‑Up, Connect on LinkedIn, and Audience Q&A (Where to Use This in monday.com)
Comments