Улучшение RAG с помощью метаданных в n8n (3 примера) скачать в хорошем качестве

Улучшение RAG с помощью метаданных в n8n (3 примера)

🧠 Не упустите свой шанс! Получите БЕСПЛАТНЫЙ доступ к сообществу my Skool — полному ресурсов, инструментов и поддержки, которые помогут вам в работе с данными, машинным обучением и автоматизацией искусственного интеллекта! 📈 https://www.skool.com/data-and-ai-aut... Закажите мои услуги по автоматизации N8N: https://ryanandmattdatascience.com/hi... *Получите скидку 10% на тарифный план Hostinger n8n Self Hosted здесь: https://hostinger.com/datascience *Получите n8n Cloud здесь: https://n8n.partnerlinks.io/zbf786z9qbko 🚀 Закажите мои услуги по работе с данными: https://ryanandmattdatascience.com/da... 👨‍💻 Наставничество: https://ryanandmattdatascience.com/me... 📧 Электронная почта: ryannolandata@gmail.com 🌐 Веб-сайт и блог: https://ryanandmattdatascience.com/ 🍿 СМОТРЕТЬ ДАЛЕЕ Курс по n8n:    • n8n Full Course (Free Bootcamp) - Learn Ho...   В этом видео я покажу три мощных метода добавления метаданных в ваш конвейер RAG с помощью n8n. Мы начнем с базового ручного извлечения метаданных, охватывающего такие свойства документа, как автор, дата публикации, страна и тип карты. Затем я продемонстрирую, как использовать агентов ИИ для автоматического извлечения ключевых слов и генерации сводок документов с помощью структурированных парсеров вывода. Наконец, я покажу наиболее продвинутую технику: динамическое извлечение метаданных с использованием регулярных выражений для извлечения информации, специфичной для разделов, такой как производители, диапазоны лет и группы из разных частей документа. На протяжении всего урока я использую реальный пример документации по коллекционным карточкам сигарет Мальты, чтобы продемонстрировать, как продуманный дизайн метаданных значительно повышает точность поиска. Я объясню важность учета потенциальных запросов пользователей при проектировании схемы метаданных и покажу, как именно реализовать каждый подход в n8n с помощью векторного хранилища Pine Cone. В конце вы поймете, когда следует использовать ручное, сгенерированное ИИ или динамическое извлечение метаданных, и как структурировать метаданные, которые действительно улучшают производительность вашей системы RAG, а не просто добавляют шум. ВРЕМЕННЫЕ МЕТКИ 00:00 Введение в метаданные в RAG 01:15 Что такое метаданные? 03:06 Пример 1: Базовые метаданные, созданные вручную 05:17 Обзор документа: Свиные карточки Мальты 06:50 Настройка хранилища векторных данных Pine Cone 09:32 Проверка метаданных в базе данных Vector 10:18 Пример 2: Ключевые слова и резюме, сгенерированные ИИ 13:27 Пример 3: Динамические метаданные из частей документа 15:30 Использование Claude для регулярных выражений 18:23 Тестирование и доработка кода 20:03 Окончательные результаты и настройка хранилища векторных данных ДРУГИЕ СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ: LinkedIn Райана:   / ryan-p-nolan   LinkedIn Мэтта:   / matt-payne-ceo   Twitter/X: https://x.com/RyanMattDS Кто такой Райан Райан — специалист по анализу данных в финтех-компании. где он специализируется на предотвращении мошенничества в сфере андеррайтинга и управления рисками. До этого он работал аналитиком данных в компании, занимающейся разработкой налогового программного обеспечения. Он имеет степень бакалавра электротехники Университета Центральной Флориды (UCF). Кто такой Мэтт? Мэтт — основатель Width.ai, агентства, занимающегося искусственным интеллектом и машинным обучением. До создания собственной компании он работал инженером по машинному обучению в Capital One. *Это партнерская программа. Мы получаем небольшую часть от конечной продажи без дополнительных затрат для вас.