🚀 Self-Reflective RAG: как построить надежный графовый пайплайн для ИИ-ассистента?
🎆 Врываемся в 2025 с новым видео! На этот раз обсуждаем сложные сценарии, где точность ответа критически важна. Как в таких условиях минимизировать ошибки? Разбираем подход Self-Reflective RAG и показываем, как с его помощью строить надёжные пайплайны для ИИ.
🎥 Что вас ждет?
- Как работает Self-Reflective RAG и зачем он нужен?
- Применение фреймворка LangGraph.
- Компромиссы между скоростью и качеством: как найти баланс?
- Разбор промптов, кода и всех тонкостей подхода.
🔗 Смотрите видео на всех платформах:
- YouTube
- VK
- RUTUBE
🔥 Почему стоит посмотреть?
Если ваша задача — создать ИИ-ассистента, который не допускает ошибок и выдаёт только проверенные ответы, это видео точно для вас! Узнайте, как строить сложные системы для бизнеса, где качество и точность критически важны.
💬 Делитесь своим мнением:
Что думаете о Self-Reflective RAG? Пробовали ли вы такие подходы в своих проектах? Применяли ли LangGraph или другие фреймворки? Ждём ваши комментарии!
#RAG #LangGraph #AI #LLM
🎥 Что вас ждет?
- Как работает Self-Reflective RAG и зачем он нужен?
- Применение фреймворка LangGraph.
- Компромиссы между скоростью и качеством: как найти баланс?
- Разбор промптов, кода и всех тонкостей подхода.
🔗 Смотрите видео на всех платформах:
- YouTube
- VK
- RUTUBE
🔥 Почему стоит посмотреть?
Если ваша задача — создать ИИ-ассистента, который не допускает ошибок и выдаёт только проверенные ответы, это видео точно для вас! Узнайте, как строить сложные системы для бизнеса, где качество и точность критически важны.
💬 Делитесь своим мнением:
Что думаете о Self-Reflective RAG? Пробовали ли вы такие подходы в своих проектах? Применяли ли LangGraph или другие фреймворки? Ждём ваши комментарии!
#RAG #LangGraph #AI #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Self-Reflective RAG на базе LangGraph: как построить надежный графовый пайплайн для ИИ ассистента
Self-Reflective RAG на базе LangGraph: как построить надежный графовый пайплайн для ИИ ассистента?
При создании ИИ астестинов на базе LLM существуют отрасли и сценарии, где точность ответа критически важна, а ошибки просто недопустимы. Что же делать в таких…
При создании ИИ астестинов на базе LLM существуют отрасли и сценарии, где точность ответа критически важна, а ошибки просто недопустимы. Что же делать в таких…
😎2🔥1👏1
🚀 ИИ-агенты: как создавать автономные системы на базе LLM?
🎆 Новый год — новые знания! В этом видео разбираем всё об интеллектуальных агентских системах: от базовых принципов до сложных автономных решений. Узнайте, как ИИ-агенты меняют подход к автоматизации и решению задач.
🎥 Что вас ждет?
- Что такое ИИ-агенты и как они работают?
- Разница между workflow-паттернами и автономными системами.
- Примеры из реальной практики: Antropic, Perplexity и другие.
- Как использовать LangGraph, LangChain и другие инструменты.
- Когда стоит применять агенты и какие плюсы и минусы это несет.
🔗 Смотрите видео на всех платформах:
- YouTube
- VK
- RUTUBE
🔥 Почему стоит посмотреть?
ИИ-агенты — это будущее автоматизации. Они умеют анализировать, планировать и взаимодействовать с инструментами без вашего вмешательства. Узнайте, как внедрить эти технологии в ваш бизнес и повысить его эффективность.
💬 Давайте обсудим! Использовали ли вы ИИ-агентов? Какие задачи они вам помогли решить? Делитесь своим опытом в комментариях!
#AI #Agents #LangGraph #LangChain #LLM
🎆 Новый год — новые знания! В этом видео разбираем всё об интеллектуальных агентских системах: от базовых принципов до сложных автономных решений. Узнайте, как ИИ-агенты меняют подход к автоматизации и решению задач.
🎥 Что вас ждет?
- Что такое ИИ-агенты и как они работают?
- Разница между workflow-паттернами и автономными системами.
- Примеры из реальной практики: Antropic, Perplexity и другие.
- Как использовать LangGraph, LangChain и другие инструменты.
- Когда стоит применять агенты и какие плюсы и минусы это несет.
🔗 Смотрите видео на всех платформах:
- YouTube
- VK
- RUTUBE
🔥 Почему стоит посмотреть?
ИИ-агенты — это будущее автоматизации. Они умеют анализировать, планировать и взаимодействовать с инструментами без вашего вмешательства. Узнайте, как внедрить эти технологии в ваш бизнес и повысить его эффективность.
💬 Давайте обсудим! Использовали ли вы ИИ-агентов? Какие задачи они вам помогли решить? Делитесь своим опытом в комментариях!
#AI #Agents #LangGraph #LangChain #LLM
YouTube
ИИ-агенты 2025 полный обзор: от основ до лучших практик и сценариев использования
Хотите узнать, как строить интеллектуальные автономные системы на основе больших языковых моделей (LLM)? В этом видео мы подробно разбираем все аспекты работы с ИИ-агентами: от базового понимания и классификации до создания сложных автономных систем. Мы рассмотрим…
🔥9🤩1😍1
🚀 Мультиагентные системы: как решать сложные задачи с помощью LLM?
В новом видео мы погружаемся в тему мультиагентных систем: от типовых архитектур до реальных примеров использования. Разбираемся, как эти системы помогают создавать масштабируемые и гибкие решения.
🎥 Что вас ждет?
- Когда одного ИИ агента может быть недостаточно.
- Преимущества мультиагентных архитектур: модульность, специализация, контроль.
- Обзор типовых архитектур: сетевая, супервизорная, иерархическая и другие.
- Как агенты обмениваются данными: общее состояние, очереди сообщений, вызов инструментов.
- Советы по выбору подходящей архитектуры для ваших задач.
🔥 Почему стоит посмотреть?
Мультиагентные системы — это эволюционный шаг в развитии приложений на основе больших языковых моделей. Они позволяют решать даже самые сложные задачи, распределяя роли между агентами и делая решения более управляемыми, эффективными и масштабируемым.
💬 Пробовали ли вы разрабатывать мультиагентные системы? Какие архитектуры и подходы и фреймворки используете? Делитесь своим опытом в комментариях!
🔗 Смотрите видео на всех платформах:
- YouTube
- VK
- RUTUBE
#AI #Agent #LLM #LangGraph
В новом видео мы погружаемся в тему мультиагентных систем: от типовых архитектур до реальных примеров использования. Разбираемся, как эти системы помогают создавать масштабируемые и гибкие решения.
🎥 Что вас ждет?
- Когда одного ИИ агента может быть недостаточно.
- Преимущества мультиагентных архитектур: модульность, специализация, контроль.
- Обзор типовых архитектур: сетевая, супервизорная, иерархическая и другие.
- Как агенты обмениваются данными: общее состояние, очереди сообщений, вызов инструментов.
- Советы по выбору подходящей архитектуры для ваших задач.
🔥 Почему стоит посмотреть?
Мультиагентные системы — это эволюционный шаг в развитии приложений на основе больших языковых моделей. Они позволяют решать даже самые сложные задачи, распределяя роли между агентами и делая решения более управляемыми, эффективными и масштабируемым.
💬 Пробовали ли вы разрабатывать мультиагентные системы? Какие архитектуры и подходы и фреймворки используете? Делитесь своим опытом в комментариях!
🔗 Смотрите видео на всех платформах:
- YouTube
- VK
- RUTUBE
#AI #Agent #LLM #LangGraph
YouTube
Мультиагентные системы для решения сложных задач: когда одного ИИ агента недостаточно 🧠
Мультиагентные системы для решения сложных задач: архитектуры, примеры, достоинства и недостатки
В этом видео мы разбираем мультиагентные системы — следующий этап в развитии приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Если одного агента недостаточно…
В этом видео мы разбираем мультиагентные системы — следующий этап в развитии приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Если одного агента недостаточно…
❤4🔥2😎2😍1
LangChain, LangGraph, LangFlow и LangSmith — как выбрать нужный инструмент под задачу?
Во втором выпуске серии Agentic AI мы перешли от теории к практике и разобрали экосистему фреймворков, которые используют разработчики по всему миру для создания AI-приложений на базе LLM.
📌 В этом выпуске:
— Что такое LangChain и почему это фундамент LLM-приложений
— Когда стоит использовать LangGraph и зачем ему графовая архитектура
— Что позволяет быстро делать LangFlow
— Почему LangSmith критичен для отладки и мониторинга
📌 Видео поможет определиться с подходом, архитектурой и стеком.
📺 Видео доступно на каналах:
— YouTube
— RUTUBE
— VK
💬 Расскажите в комментариях, с какими из этих инструментов вы уже работали!
#ВажноЗнать #AgenticAI #LangChain #LangGraph #LLM #AI
Во втором выпуске серии Agentic AI мы перешли от теории к практике и разобрали экосистему фреймворков, которые используют разработчики по всему миру для создания AI-приложений на базе LLM.
📌 В этом выпуске:
— Что такое LangChain и почему это фундамент LLM-приложений
— Когда стоит использовать LangGraph и зачем ему графовая архитектура
— Что позволяет быстро делать LangFlow
— Почему LangSmith критичен для отладки и мониторинга
📌 Видео поможет определиться с подходом, архитектурой и стеком.
📺 Видео доступно на каналах:
— YouTube
— RUTUBE
— VK
💬 Расскажите в комментариях, с какими из этих инструментов вы уже работали!
#ВажноЗнать #AgenticAI #LangChain #LangGraph #LLM #AI
RUTUBE
LangChain, LangGraph, LangFlow и LangSmith — что выбрать для AI-агентов?
Всё чаще разработчики и бизнес сталкиваются с вопросом: LangChain или LangGraph? А как насчёт LangFlow и LangSmith? Разбираемся вместе!
Если вы только начинаете погружаться в мир AI-систем, это видео — идеальная отправная точка для понимания фреймворков и…
Если вы только начинаете погружаться в мир AI-систем, это видео — идеальная отправная точка для понимания фреймворков и…
🔥4❤1👏1