LLM + RAG: QnA-боты, которые знают все для РЖД, МФЦ и RUTUBE
Автор: Клуб разработчиков СПб
Загружено: 2024-12-26
Просмотров: 1675
Хотите узнать, как создавать QnA-ботов, которые могут ответить на любой вопрос, используя силу LLM и Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
🔥 Интенсив по созданию ИИ-агентов в Cursor стартует 2 августа - https://llmstart.ru/aidd/?utm_source=...
В этом видео мы делимся реальными кейсами, демонстрируя возможности современных технологий в решении бизнес-задач.
📲 Больше полезных материалов в нашем Telegram-канале: https://t.me/devclubspb
💡 Что вы узнаете из видео?
Как работает гибридный поиск по ключевым словам и векторам.
Как строить ответы на основе локальных LLM без использования сторонних API.
Кейсы из разных отраслей для решения бизнес-задач: РЖД, МФЦ, RUTUBE, медиа агенство
Мы обсудим:
Архитектуру решений на основе RAG.
Использование различных техник для улучшения качества
Использование локальных моделей LLM.
Экономическую эффективность таких систем и затраты на ресурсы
Таймкоды:
0:00 – Введение: как работают LLM и RAG
0:33 – Реальные кейсы QnA-ботов
2:05 – Интеллектуальный помощник для МФЦ
5:11 – Бот для службы поддержки видеохостинга RUTUBE
10:07 – Telegram-бот для РЖД
15:36 – Ассистент для медиа-агентства с поиском по картинкам
20:00 – Экономика решений: стоимость внедрения и использования
35:12 – Выводы: перспективы и потенциал QnA-ботов
#LLM #RAG #QnA #AI #VLM #NLP
Если хотите создать собственного бота или внедрить ИИ в свой бизнес, обращайтесь к нам!
👉 https://t.me/smirnoff_ai
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
