Data Science by ODS.ai 🦜

Forwarded from LLM Arena

🤖Написали новый материал, в котором разбираем архитектуру RAG

Что внутри?

- Архитектура RAG: Этапы работы от индексации до генерации, с примерами (например, как ответить на вопрос о победах Аргентины в футболе).
- Инструменты и фреймворки: Векторные БД (Faiss, Milvus, Pinecone и др.), LangChain, LlamaIndex и Haystack.
- Примеры кода на Python: Практические сниппеты с LangChain (FAISS + OpenAI) и LlamaIndex для создания RAG-систем.
- Кейсы применения: Чат-боты, поиск по документам, поддержка клиентов, медицина и юриспруденция.
- Вызовы и лучшие практики: Релевантность поиска, скорость, конфиденциальность, сравнение с fine-tuning LLM.
- Перспективы: Agentic RAG, мультимодальные системы и интеграция с БД.

Статья полна технических деталей, сравнений и выводов — идеально для разработчиков, кто хочет внедрить RAG в свои проекты.

➡️Читайте полную статью здесь: https://habr.com/ru/articles/931396/

Что думаете о RAG? Делитесь в комментариях! 💬

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥4❤1👍1

www.tgoop.com/opendatascience/2521

2.15K viewsAug 18 at 13:00

🤖Написали новый материал, в котором разбираем архитектуру RAG

Что внутри?

- Архитектура RAG: Этапы работы от индексации до генерации, с примерами (например, как ответить на вопрос о победах Аргентины в футболе).
- Инструменты и фреймворки: Векторные БД (Faiss, Milvus, Pinecone и др.), LangChain, LlamaIndex и Haystack.
- Примеры кода на Python: Практические сниппеты с LangChain (FAISS + OpenAI) и LlamaIndex для создания RAG-систем.
- Кейсы применения: Чат-боты, поиск по документам, поддержка клиентов, медицина и юриспруденция.
- Вызовы и лучшие практики: Релевантность поиска, скорость, конфиденциальность, сравнение с fine-tuning LLM.
- Перспективы: Agentic RAG, мультимодальные системы и интеграция с БД.