У нас вы можете посмотреть бесплатно RAG Chatbot with Observability & Traceability- Part3 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
Production RAG Chatbot using Ollama Embeddings + Groq LLM + Chroma Vector DB (FastAPI) In this video, we build a REAL production-grade Retrieval-Augmented Generation (RAG) chatbot end-to-end with observability, tracing, logging, and source attribution. What you’ll learn in this video: RAG architecture explained (Retrieval + Generation) Ingestion pipeline (PDF/TXT → chunking → embeddings) Ollama embeddings (free local embedding model) Persistent FAISS vector database (save + load index) Vector retrieval (Top-K search) Traceability: return sources + chunk IDs Groq LLM integration for fast inference FastAPI production API endpoints (/ask, /health) Observability: structured logs + trace IDs + monitoring ⭐ If this helps, please Like, Share & Subscribe! #RAG #RetrievalAugmentedGeneration #Groq #Ollama #FAISS #VectorDatabase #LangChain #FastAPI #GenAI #LLMOps #MLOps