#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
Сбор данных в пищевой промышленности часто влечет за собой ряд трудностей. От сложных производственных условий до жестких требований в качеству и безопасности – компаниям приходится учитывать многие факторы для обеспечения эффективного производства.
У нас есть современное и технологичное решение: программное обеспечение BIZERBA BRAIN2 Capture, которое позволяет ежедневно комплексно оценивать производство, собирая и обрабатывая данные с чеквейеров, этикетировщиков и инспекционных систем. Решение соберет данные, сохранит их в центральную базу данных, обработает и предоставит наглядный отчет.
Вам это нужно!👌🏻
Узнать больше
#brain2#capture