Структура RAG: как создавать системы искусственного интеллекта, полностью свободные от галлюцинаций.
Автор: CodeCraft Academy
Загружено: 2025-12-25
Просмотров: 197
Генерация с дополненной реальностью (Retrieval-Augmented Generation, RAG) — один из важнейших фреймворков, лежащих в основе современных приложений ИИ, таких как голосовые помощники в стиле ChatGPT, корпоративный поиск и внутренние боты для управления знаниями.
В этом видео мы шаг за шагом разберем, что такое RAG, зачем он нужен и как он работает. Вы поймете, как модели ИИ извлекают реальные данные из векторных баз данных и используют их для генерации точных, обоснованных ответов — без иллюзий.
🔍 Что вы узнаете:
Что такое RAG (генерация с дополненной реальностью)?
Почему традиционные LLM-системы дают галлюцинации
Архитектура RAG: объяснение (загрузка → встраивание → извлечение → генерация)
Простая RAG против агентной RAG
Реальные примеры использования RAG на предприятиях
Преимущества и проблемы систем RAG
Это видео идеально подходит для инженеров ИИ, бэкенд-разработчиков, инженеров данных и всех, кто создает системы GenAI производственного уровня.
👍 Ставьте лайки, делитесь и подписывайтесь, чтобы получать больше подробного контента об архитектуре ИИ.
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
