RAG | САМОЕ ПОНЯТНОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ!

САМОЕ ПОНЯТНОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ RAG СИСТЕМ!

Переходи в наше коммьюнити в тг AI RANEZ - https://t.me/+ExiaDZ5sN1k0NWEy

В этом подробном гайд‑видео я раскрываю всё, что нужно знать о RAG (Retrieval Augmented Generation) — передовом подходе, который выводит большие языковые модели (LLM, GPT‑4, ChatGPT и др.) на новый уровень, добавляя к их генеративным возможностям живую, актуальную базу знаний. Вы увидите, как на практике связать эмбеддинги, векторное хранилище, retriever и generator, чтобы буквально «подпитать» модель свежим контентом и получить точные, аргументированные ответы без «галлюцинаций». Я пошагово показываю архитектуру, объясняю ключевые нюансы (latency, стоимость, обновление данных), визуально скетчу процесс, разбираю реальные сценарии применения: чат‑бот поддержки, интеллектуальный поиск по корпоративным документам, персонализированный ассистент и многое другое. Параллельно я делюсь лайфхаками, где RAG приносит максимальную пользу, а где лучше отказаться от него в пользу классических решений. После просмотра у вас будет чёткая дорожная карта: как спроектировать, собрать и оптимизировать собственную RAG‑систему под ваш use case. Буду рад обратной связи: напишите, насколько удобен формат «живых» скетчей и что улучшить в следующих выпусках — уже готовлю видео, где вместе шаг‑за‑шагом построим рабочий прототип. Ставьте лайк, подписывайтесь и делитесь идеями тем, которые хотите увидеть на канале.

RAG, Retrieval Augmented Generation, RAG tutorial, RAG система, LLM, большие языковые модели, векторная база, embeddings, LangChain, LlamaIndex, GPT‑4, ChatGPT, AI разработка, generative AI, поиск по документам, knowledge base bot, машинное обучение, NLP, vector database, искусственный интеллект, обучение ИИ, generative AI tutorial, build RAG system, AI use cases, корпоративный AI, AI for business

#RAG #RetrievalAugmentedGeneration #ИИ #ии #ai #LLM #GenerativeAI #LangChain #VectorDatabase