У нас вы можете посмотреть бесплатно How AI “Looks Up” Answers: Tiny RAG Demo with Bedrock 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
Full code + step-by-step explanation: https://github.com/angie0120/rag-for-... Build your first Retrieval-Augmented Generation (RAG) demo step by step. In this beginner-friendly tutorial, Amazon Bedrock and Python are used to build a tiny RAG system from scratch. This video shows how AI can “look up” information instead of guessing, by retrieving relevant context and using it to generate an answer. You’ll learn how embeddings find the right information, how a text model uses that context to respond, and how the three simple steps - Retrieve → Augment → Generate - power modern AI apps and chatbots. What you’ll learn: • How a simple RAG works • Using Amazon Titan for embeddings and Nova for text generation • Building a minimal working RAG example with Python