#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
📢Конфликт между правовыми регуляторами обостряется📝
🔹 Недавняя переписка между председателем Совета по правовым услугам (LSB) Аланом Кершоу и его коллегой из Совета по стандартам адвокатуры (BSB) Кэтрин Стоун выявила нарастающее напряжение между организациями.
🔹 LSB выразил обеспокоенность по поводу недостатков в подходе BSB к правоприменению, отметив низкий уровень общественного доверия и отсутствие подотчетности. Кершоу предупредил о возможном вмешательстве LSB в случае бездействия.
🔹 В ответ Кэтрин Стоун заявила, что LSB игнорирует прогресс, достигнутый BSB, и обвиняет регулятор в некорректных решениях и отсутствии доказательств.
🔹 Стоун также отметила, что враждебность между организациями ухудшает их репутацию и призвала к решению конфликта до его усугубления.
👉 Продолжение переговоров ожидается на следующей неделе.
#право#регуляторы#конфликт#BSB#LSB#юриспруденция