#jupyter_notebook#ai#llm#llms#multi_modal#openai#python#rag
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a technique that helps improve the accuracy of large language models by fetching relevant information from databases or documents. This approach ensures that the model's responses are based on up-to-date and accurate data, reducing errors and "hallucinations" where the model might provide false information. For users, RAG offers more reliable and trustworthy responses, allowing them to verify the sources used to generate those responses. This method also saves resources by avoiding the need to retrain models with new data.
https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques
Год назад одно казахстанское интернет-издание выпустило материал с конкретным заголовком: "Строительство АЭС в Казахстане: как вывести из игры "Росатом"? Подобных материалов про американских, французских и прочих подрядчиков до сих пор нет. Что уже наводит на подозрения разного рода. Например, кому-то очень нужно, чтобы АЭС не строил "Росатом".
Но кому? Чтобы ответить на этот вопрос, вспомним недавнее прошлое. В 2017 году японская компания Toshiba купила одного из главных конкурентов "Росатома" - обанкротившуюся американскую компанию Westinghouse Electric. Японской компанией WE была недолго: в апреле 2018 года ее выкупил холдинг из Канады Brookfield Business Partners (BBP).
Теперь конкурентом российских атомщиков является "дочка" BBP — компания Brookfield Infrastructure (BI). Другой главный конкурент "Росатома" - французская компания Orano (бывшая Areva).
В том же 2018 году произошла еще одна любопытная сделка.
Подробности на сайте cronos.asia
#АЭС
#Росатом
#BBP
#Казахстан