Вся правда о RAG: как AI на самом деле "обучается" вашим данным

Раскрываю магию векторных баз данных и демистифицирую процесс обучения AI вашими данными. Разбираем на простых примерах, что такое RAG, как работают векторные встраивания. Показываю три разных подхода к реализации RAG-систем в N8N, от примитивного до продвинутого, с реальной демонстрацией работы.

Таймкоды:
00:00 - Что на самом деле скрывается за аббревиатурой RAG
00:36 - Мифы и заблуждения о векторных базах данных
01:09 - Что такое векторные встраивания
01:53 - Простое объяснение векторного пространства
03:50 - Как происходит поиск в векторной базе данных
05:44 - Магия или математика: косинусное сходство
07:06 - Qdrant и его преимущества для векторного поиска
08:59 - Наивный RAG: простейшая реализация и ее проблемы
11:10 - Скоринг и ранжирование найденных фрагментов
13:11 - Продвинутый RAG: фильтрация по релевантности
15:24 - Что делать, если релевантных фрагментов не хватает
16:57 - Агентный RAG: как заставить AI искать самостоятельно
19:20 - Сравнение трех подходов: преимущества и недостатки
20:57 - Главный секрет эффективного RAG: сужение области поиска
21:48 - Реалистичные ожидания от RAG-систем

Не верьте маркетологам, которые продвигают свои векторные базы! В этом видео вы увидите, как на самом деле работает технология и как создать действительно эффективную RAG-систему без хайпа и пустых обещаний.

💬 Присоединяйтесь к моему телеграм-каналу: https://t.me/+y7nUPNMeRGVlMmFi
Там я делюсь секретами AI-разработки, вайп-кодинга и инструментами, которые действительно помогают создавать проекты в 5-10 раз быстрее обычного кодинга!
📸 Следите за мной в Instagram:   / timur.yessenov