#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
#унас#итоги24#NF
Вчера, 20 ноября, по приглашению NF Group побывала на мероприятии «Предварительные итоги 2024 года на рынке недвижимости»
⚙️Формат: аналитика итогов 24 года по всем сегментам, комментарии руководителей бизнес-линий в формате «поясняю слайды» и очень аккуратные прогнозы на 2025.
Модерировала действо лично 👧🏻Ольга Широкова, партнер и руководитель департамента консалтинга и исследований
Сначала обсуждали жилую недвижимость: элитную, новостройки, загородную и зарубежную.
Затем — все секторы CRE.
Сперва 👦🏻Станислав Бибик, партнер NF рассказал про инвестиции, а потом подключились руководители направлений: склады, офисы, ТЦ и стриты.
Чуть позже опубликую тезисы выступления Евгении Хакбердиевой «про ТЦ». Всё-таки родная моя тема.
Все, что рассказывали и показывали — в презентации в одном файле
И «про жилье» тоже есть
👇