У нас вы можете посмотреть бесплатно Детерминированный RAG vs Наивный RAG | Как построить стабильную систему без агентов 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
🔥 ПОЛЕЗНЫЕ ССЫЛКИ: 📱 Бесплатный Telegram-канал — секреты AI-разработки, вайб-кодинг и проверенные инструменты, которые помогают создавать проекты в 5–10 раз быстрее обычного кодинга: https://t.me/+rxyvw0zbFo1kYWIy 💡 Присоединяйтесь к закрытому AI-клубу, чтобы получать: Готовые рабочие воркфлоу и автоматизации Разборы AI-инструментов с практикой Комьюнити для поиска партнеров и заказов Еженедельные эфиры с участниками Ссылка на вход в клуб - https://tg.pulse.is/VibeAISchoolBot?s... 📸 Instagram: / timur.yessenov В этом видео показываю, как построить детерминированную RAG-систему, которая стабильно выдаёт релевантные ответы без агентов. Сравниваю наивный RAG (4 чанка → ответ) с детерминированным подходом: контекстуализация запроса, мультизапросы в векторную БД (36 чанков), дедупликация, reranking через Cohere и финальный ответ на основе топ-5 релевантных фрагментов. Разбираю каждый шаг на живом примере в N8N с Qdrant, показываю фильтрацию по категориям и обработку edge cases. Таймкоды: 00:00 - Проблема: агенты путаются и достают нерелевантную информацию из RAG 01:51 - Наивный RAG: как работает и почему это плохо 03:55 - Детерминированный RAG: архитектура и принцип работы 08:17 - Reranking через Cohere: из 20 чанков выбираем топ-5 12:26 - Edge cases: что делать, когда категория unknown 15:15 - Итоги: почему детерминированный RAG лучше агентов