Лучший на сегодняшний день метод RAG? Объяснение контекстного поиска Anthropic!

Компания Anthropic запустила новый механизм поиска, называемый контекстным поиском, который сочетает стратегии фрагментации с повторным ранжированием для значительного повышения производительности. В этом видео я объясняю, как этот метод повышает точность поиска, включая практические шаги внедрения и результаты тестов. Узнайте, как оптимизировать ваши системы RAG, добавляя контекстное встраивание, индексацию BM25 на основе ключевых слов и повторное ранжирование для достижения наилучших результатов.

ССЫЛКИ:
https://www.anthropic.com/news/contex...
https://github.com/anthropics/anthrop...
   • Is This the End of RAG? Anthropic's NEW Pr...  
   • Advanced RAG with ColBERT in LangChain and...  
   • ColPali: Vision-Based RAG System For Compl...  

💻 Курс RAG Beyond Basics:
https://prompt-s-site.thinkific.com/c...

Давайте общаться:
🦾 Discord:   / discord  
☕ Угостите меня кофе: https://ko-fi.com/promptengineering
|🔴 Patreon:   / promptengineering  
💼Консалтинг: https://calendly.com/engineerprompt/c...
📧 Контакт для бизнеса: engineerprompt@gmail.com
Стать участником: http://tinyurl.com/y5h28s6h

💻 Предварительно настроенная виртуальная машина localGPT: https://bit.ly/localGPT (используйте код: PromptEngineering, чтобы получить скидку 50%).

Подпишитесь на рассылку новостей localgpt:
https://tally.so/r/3y9bb0

00:00 Введение в контекстный поиск
00:20 Понимание систем RAG
00:55 Сочетание семантического поиска и поиска по ключевым словам
01:44 Проблемы стандартных систем RAG
02:48 Подход Anthropic к контекстному поиску
03:37 Реализация контекстного поиска
07:06 Повышение производительности и контрольные показатели
09:02 Рекомендации по системам RAG
12:48 Пример кода и практическая реализация
15:21 Заключение и заключительные мысли

Все интересные видео:
Всё о LangChain:    • LangChain  

Всё о LLM:    • Large Language Models  

Всё о поездке:    • MidJourney Tutorials  

Создание изображений с помощью ИИ:    • AI Image Generation Tutorials