Локальный RAG (Retrieval-Augmented Generation) и Агенты

🚀 Запускаем полностью локального помощника по технологии RAG с агентской схемой.
Используем:
✨ Ollama.
✨ llama3.2:3b-instruct-fp16.
✨ LangChain и LangGraph
✨Embeddings: модель intfloat/multilingual-e5-large с HuggingFace.
✨Tavily: Поисковая систему для Web поиска, оптимизированная для LLM и RAG.

🚀 Исходники см. здесь: https://github.com/kvoloshenko/Local_...

✨ Что еще изучить и посмотреть:

· AI Agents:    • AutoGen. Multi-agent framework. Создание с...  

· LlamaIndex:    • Создание агентского RAG с Llamaindex. Пост...  

· OpenAI API (API ChatGPT):    • Концепты использования OpenAI API (API Cha...  

· RAG (Retrieval-Augmented Generation):    • Использование ChatGPT API в приложениях. R...  

· Ollama:    • Ollama: Command line сервер для запуска ло...  

· Flowise:    • Создание нейро-помощника без программирования  

· LM Studio:    • LM Studio | Запускаем локально Open Source...  

· TextGen WebUI:    • TextGen WebUI. Как автоматизировать устано...  

✨Внимание:
1.Если вы испытываете проблемы с просмотром ранее опубликованного видео в связи с замедлением Youtube, пишите в кометы под нужным постом в Телеграм - и я залью туда это видео.

2.Приглашаю в Телеграм общаться по этой теме: https://t.me/AiExp01

3.Чат находится здесь: https://t.me/AiExp02