У нас вы можете посмотреть бесплатно Создайте систему RAG с использованием LLaMA-2, LangChain и MPNet Embeddings. 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
Узнайте, как создать готовую к производству систему генерации с дополненным поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG) с использованием LLaMA-2, LangChain и эмбеддингов MPNet. Этот практический проект научит вас комбинировать большие языковые модели с семантическим поиском для создания интеллектуальных, контекстно-ориентированных приложений искусственного интеллекта. Этот проект идеально подходит для разработчиков, которые хотят освоить конвейеры обработки больших языковых моделей, векторный поиск и архитектуры ИИ корпоративного уровня, используемые в современных продуктах ИИ. 🚀 Что вы будете создавать: • Сквозной конвейер RAG с использованием LLaMA-2 • Семантический поиск документов с использованием эмбеддингов MPNet • Генерация ответов с учетом контекста с использованием LangChain • Масштабируемая архитектура для реальных приложений ИИ 🛠️ ИСПОЛЬЗУЕМЫЙ ТЕХНОЛОГИЙНЫЙ СТЕК И ИНСТРУМЕНТЫ: • LLaMA-2 – Большая языковая модель для рассуждений и генерации • LangChain – Фреймворк оркестровки для конвейеров LLM • MPNet – Высококачественная модель эмбеддингов для семантического поиска • FAISS – Поисковая система векторного сходства • Python – Разработка основного бэкенда 👨💻 ДЛЯ КОГО ЭТО ПРЕДНАЗНАЧЕНО? • Инженеры по ИИ/машинному обучению, создающие системы RAG производственного уровня • Разработчики, работающие с LLM и векторными базами данных • Студенты, изучающие проектирование передовых систем ИИ • Соискатели, добавляющие в свое резюме опыт работы с LLM и RAG 📝 РАЗДЕЛЫ ПРОЕКТА: 0:00 – Введение и обзор архитектуры RAG 3:20 – Понимание встраивания MPNet 7:10 – Создание хранилища векторов с помощью FAISS 12:40 – Интеграция LLaMA-2 с LangChain 18:20 – Сквозное выполнение конвейера RAG 26:10 – Заключительные мысли и советы по оптимизации 🔗 РЕСУРСЫ И ССЫЛКИ: https://www.udemy.com/course/generati... 🔖 Хэштеги #GenerativeAI #RAG #LLaMA2 #LangChain #MPNet #AIProjects #VectorDatabase #LLM #AIEngineer #MachineLearning #AIDevelopment #LearnAI #ScratchLearn #BuildInPublic