У нас вы можете посмотреть бесплатно Rethinking RAG: Beyond Nearest Neighbor Search 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
Join our founder @simba khadder on November 12th at 8 AM PT, where he will explore the potential of RAG beyond its current use cases. Today's standard approach to RAG—embedding a user query, performing a nearest neighbor search on arbitrarily chunked text via a vector database, and fitting it into a prompt—is far from optimal. While it works, this technique misses the opportunity to truly optimize how much relevant information we can fit into the context window. The real challenge is squeezing the most useful data into the prompt, and there’s a wealth of research and techniques available that can significantly improve this process. In this one-hour session, we’ll explore why the current approach is limiting and how we can leverage smarter strategies to optimize context, improve retrieval, and unlock the full potential of RAG. Toward the end of the session, there will also be time for Q&A.