LLM + RAG: ингредиенты приготовления умного ИИ-ассистента

В этом видео мы разбираем, как создать умного ИИ-ассистента, используя технологии LLM и RAG. Раскрываем ключевые подходы, которые помогают искусственному интеллекту быть точным, актуальным и полезным.

📲 Больше полезных материалов в нашем Telegram-канале: https://t.me/devclubspb

💡 Что вас ждёт?
Простой разбор, как работают LLM и RAG: от теории до реальных кейсов.
Почему LLM иногда ошибаются, и как RAG помогает избежать “галлюцинаций”.
Примеры применения RAG для корпоративного поиска, чат-ботов и управления знаниями.
Как оптимизировать данные и архитектуру для повышения качества результатов.

🎙️ Мы обсудим:
Какие подходы лучше подходят для реальных задач бизнеса.
Советы для тех, кто хочет внедрить LLM + RAG в свои проекты.

🔍 Чем полезно это видео?
Если вы хотите разобраться как использовать LLM на ваших данных - видео точно для вас!
Мы делимся практическими рекомендациями, которые помогут улучшить ваши проекты.

Таймкоды:
0:00 — Вступление: большие языковые модели и умные ассистенты
1:33 — Проблемы LLM: галлюцинации и корпоративные данные
2:49 — Методы работы с LLM: от предобучения до RAG
3:59 — Базовый RAG: схема работы
5:29 — Виды RAG: наивный, расширенный и модульный
6:48 — Подготовка данных: как разбить информацию на чанки
9:38 — Улучшение индексации: метаданные, вопросы и иерархия
12:08 — Оптимизация запросов: исправление, расширение, уточнение
16:03 — Генерация ответов: смешанные подходы и ранжирование
20:38 — Проверка качества: метрики и инструменты
24:33 — Применение RAG: корпоративные кейсы и чат-боты
25:32 — Ответы на вопросы
30:07 — Заключение: гибкость RAG и его возможности

💬 Оставляйте свои комментарии и обратную связь, задавайте вопросы!
Если хотите заказать разработку бота или внедрить ИИ в своем бизнесе, то пишите нам https://t.me/smirnoff_ai

#AI #LLM #RAG