Практические советы RAG для бизнеса (при участии Апурвы Мисры) — Эп. 63 скачать в хорошем качестве

Практические советы RAG для бизнеса (при участии Апурвы Мисры) — Эп. 63

Присоединяйтесь к Discord-сообществу Tool Use:   / discord   Оптимизирован ли ваш конвейер RAG (Retrieval-Augmented Generation) или он вообще необходим? Мы все знаем, что контекст — это главное для LLM, но большие контекстные окна могут быть не лучшим решением. В 63-м выпуске Tool Use мы подробно рассмотрим RAG с Апурвой Мисрой, основателем Sentick. Мы рассмотрим весь рабочий процесс RAG: от создания и оптимизации вложений до выбора подходящей векторной базы данных (например, Postgres с PG Vector). Апурва объясняет важнейшую роль реранжировщиков, возможности гибридного поиска (сочетающего семантический поиск и поиск по ключевым словам) и когда следует рассматривать агентный RAG. Мы также рассмотрим основные этапы внедрения вашей системы RAG в эксплуатацию, включая качество данных, циклы обратной связи и меры безопасности. Свяжитесь с Апурвой Мисрой: LinkedIn:   / misraapurva   Консалтинг: https://www.sentick.com/ Веб-сайт: https://apurvamisra.com/ Свяжитесь с нами https://x.com/ToolUsePodcast https://x.com/MikeBirdTech 00:00:00 — Введение 00:01:18 — Что такое RAG (генерация дополненных поисковых данных)? 00:03:41 — RAG мертв? Большие контекстные окна против RAG 00:06:40 — Рабочий процесс RAG: встраивание, фрагментация и векторные базы данных 00:28:00 — Нужен ли вам реранжировщик? 00:41:24 — Производственный RAG: Безопасность, ограждения и эффективность Подпишитесь, чтобы получать больше информации об инструментах ИИ, производительности и RAG. Tool Use — это еженедельная беседа с ведущими экспертами в области ИИ, организованная ToolHive.