У нас вы можете посмотреть бесплатно Unified Text Extraction for RAG Pipelines | Lecture 3: PDF, DOCX & TXT 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
Lecture 3 | Unified Text Extraction for RAG Pipelines (PDF, DOCX & TXT) Before chunking, embeddings, or LLMs, documents must be normalized into clean raw text. In this lecture, we build a format-agnostic document extraction layer that serves as the ingestion backbone of a reliable RAG pipeline. This extraction layer: Accepts user-uploaded files Automatically detects file types Extracts text consistently from PDF, DOCX, and plain text This step is critical because: Chunking depends on clean, complete text Embeddings amplify extraction errors LLMs hallucinate when source text is incomplete or corrupted We intentionally keep this logic simple, explicit, and debuggable — because most AI failures start with silent ingestion errors. This lecture forms the ingestion backbone for: Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems Due diligence and compliance AI Knowledge-base and document-grounded assistants