У нас вы можете посмотреть бесплатно Advanced Retrieval Augmented Generation (RAG) Deep Dive 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
This session breaks down advanced RAG patterns, from chunking and embeddings to similarity metrics, vector storage, retrieval strategies, and LLM chain responses. We’ll also explore streaming, chat history, and where GraphRAG fits in. You’ll leave with a clear blueprint for building accurate, optimized RAG pipelines for personal or enterprise-scale scenarios. Guided project: You’ll build a local serverless RAG chat app using CodeTours covering architecture, ingestion, Cosmos DB/FAISS storage, retrieval, and response generation. By the end, you’ll have a working repo plus practical intuition for tuning chunking, similarity, and evaluation. 🔗 The Java Script AI Build-a-thon: https://aka.ms/JSAIBuildathon 📌 This session is a part of a series, learn more here: https://aka.ms/JS-Buildathon #MicrosoftReactor #learnconnectbuild [eventID:26775]