L-7 RAG (Retrieval Augmented Generation)

Автор: Code With Aarohi

Загружено: 2024-07-26

Просмотров: 18076

Описание:

In this video, we dive into the fascinating world of RAG, or Retrieval-Augmented Generation.

📥 Download the complete source code:

🔗 GitHub: https://github.com/codewithaarohi/Gen...
🌐 Website: https://codewithaarohi.ai/downloads/g...

Both links contain the exact code used in this tutorial.

Email - aarohisingla1987@gmail.com

We'll explore what RAG is, why it’s an essential tool in the realm of artificial intelligence, and how it functions. Starting with the theory behind RAG, we'll break down its components and explain its significance in enhancing the capabilities of generative models. Then, we'll move on to a practical demonstration, showing you how to implement RAG in real-world scenarios. Whether you're a beginner looking to understand the basics or an enthusiast seeking to deepen your knowledge, this video provides a comprehensive overview of Retrieval-Augmented Generation and its applications.

L-7 RAG (Retrieval Augmented Generation)

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

L-8 Build a Q&A App with RAG using Gemini Pro and Langchain

L-8 Build a Q&A App with RAG using Gemini Pro and Langchain

RAG vs. CAG: Solving Knowledge Gaps in AI Models

RAG vs. CAG: Solving Knowledge Gaps in AI Models

KNIME tutorial 2

KNIME tutorial 2

Knowledge Graph or Vector Database… Which is Better?

Knowledge Graph or Vector Database… Which is Better?

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)

Все стратегии RAG объясняются за 13 минут (без лишних слов)

L-18 How to Use Multiple Agents in LangGraph

L-18 How to Use Multiple Agents in LangGraph

L-9 Build a Q&A App with RAG, LangChain, and Open-Source LLMs | Step-by-Step Guide

L-9 Build a Q&A App with RAG, LangChain, and Open-Source LLMs | Step-by-Step Guide

RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models

RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models

Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ

Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ

Learn Generative AI: Tutorials, Projects & Advanced AI Concepts

Learn Generative AI: Tutorials, Projects & Advanced AI Concepts

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

RAG Explained For Beginners

RAG Explained For Beginners

«Я хочу, чтобы Llama3 работала в 10 раз лучше, используя мои личные знания» — Local Agentic RAG с...

«Я хочу, чтобы Llama3 работала в 10 раз лучше, используя мои личные знания» — Local Agentic RAG с...

Multimodal RAG: Chat with PDFs (Images & Tables) [2025]

Multimodal RAG: Chat with PDFs (Images & Tables) [2025]

Retrieval Augmented Generation (RAG) Explained: Embedding, Sentence BERT, Vector Database (HNSW)

Retrieval Augmented Generation (RAG) Explained: Embedding, Sentence BERT, Vector Database (HNSW)

Экспресс-курс RAG для начинающих

Экспресс-курс RAG для начинающих

Complete RAG Crash Course With Langchain In 2 Hours

Complete RAG Crash Course With Langchain In 2 Hours

Adding Agentic Layers to RAG

Adding Agentic Layers to RAG

L-5 | Positional Encoding in Transformers Explained

L-5 | Positional Encoding in Transformers Explained