Экспресс-курс RAG для начинающих скачать в хорошем качестве

Экспресс-курс RAG для начинающих

🧪RAG Labs бесплатно: https://kode.wiki/3KfeX1a Вы когда-нибудь задумывались, как ChatGPT запоминает ваши документы или как ИИ ищет данные в корпоративных данных? Секрет — RAG (Retrieval Augmented Generation)! В этом практическом руководстве по RAG мы покажем вам, как создавать готовые к использованию системы RAG с нуля. Никаких лишних слов, только практические примеры кода, которые вы сможете повторить. Что отличает это видео? Вы получите настоящую лабораторную среду для отработки всего, что мы рассмотрим! 🧪Бесплатные лабораторные работы RAG: https://kode.wiki/3KfeX1a ⚡ Краткий обзор: • Обзор компонентов RAG • Модели векторного поиска и встраивания • ChromaDB и VectorDB • Стратегии фрагментации документов • Полная сборка конвейера RAG 🚨Начните свой путь в мире ИИ с KodeKloud: https://kode.wiki/41NLyks ⏰ ТАЙМ-КОДЫ: 00:00 — Введение в RAG 01:15 — Простейшее объяснение RAG 03:32 — Когда не стоит использовать RAG? 07:40 — Что такое RAG? 11:49 — Бесплатная лабораторная работа 1: Поиск по ключевым словам (TF-IDF и BM25) 15:02 — Что такое семантический поиск? 16:54 — Понимание моделей встраивания 19:00 — Встраивания и векторы 21:00 — Скалярное произведение 26:00 — Лабораторная работа 2: Модели встраивания 29:50 — Векторные базы данных: объяснение 33:04 — Учебное пособие по ChromaDB 34:45 — Лабораторная работа 3: Векторные базы данных 38:17 — Разбиение на фрагменты 39:39 — Стратегии разбиения документов на фрагменты 43:22 — Лабораторная работа 4: Разбиение документов на фрагменты 48:45 — Создание архитектуры RAG 49:31 — Лабораторная работа 5: Полный конвейер RAG 51:50 — Кэширование, мониторинг и обработка ошибок 56:34 — RAG в эксплуатации 68:08 — Заключение #RAG #RetrievalAugmentedGeneration #Vectordb #AI #EmbeddingModels #VectorDatabase #ChromaDB #AITutorial #SemanticSearch #LLM #OpenAI #DocumentChunking