По мере увеличения прототипов RAG-конвейеров становится насущным обсуждение стратегий оптимизации их производительности. Посмотрим, как можно повысить результативность работы RAG-конвейера с помощью гиперпараметров и различных стратегий настройки.

https://nsprg.ru/v8E45O

VK: https://nsprg.ru/vg958m

Дзен: https://nsprg.ru/OZZqBO

@nuancesprog #DataScience #MachineLearning #RAG

Ознакомьтесь с процессом выполнения простого RAG-пайплайна. Вы сможете изучить его пошагово  —  от теории, изложенной в оригинальной научной статье, до практической реализации на Python с помощью OpenAI, Weaviate и LangChain.

https://nsprg.ru/xAkJEO

VK: https://nsprg.ru/OjA43v

@nuancesprog #RAG #Python #OpenAI #Weaviate #LangChain

Ознакомьтесь с концепцией продвинутой RAG, которая позволяет устранить ограничения простой RAG. Для практики предлагаем руководство по реализации простого и продвинутого RAG-пайплайнов с использованием LlamaIndex.

https://nsprg.ru/mEKp0v

VK: https://nsprg.ru/m0WwwO

@nuancesprog #MachineLearning #LlamaIndex #RAG

В 1-й части этого руководства рассмотрим этапы создания базового RAG-приложения с помощью фреймворка данных LlamaIndex и модели Gemini Pro. Кроме того, протестируем это приложение с использованием системы TruLens на релевантность контекста, а также релевантность и обоснованность ответа.

https://nsprg.ru/mYV14x

VK: https://nsprg.ru/xAkB5O

@nuancesprog #RAG #LlamaIndex #Gemini

В этой части рассмотрим два варианта продвинутого RAG: извлечение данных в окне предложений и извлечение данных с автослиянием чанков. Вы не только узнаете, как создаются продвинутые RAG-приложения, но и сможете их протестировать, чтобы убедиться в их высокой эффективности.

https://nsprg.ru/mMkolv

VK: https://nsprg.ru/OKp43m

@nuancesprog #RAG #Gemini #LlamaIndex