#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
Тема четырнадцатого ноября — OpenStreetMap. Сегодня необходимо использовать OSM в качестве основного источника данных. С OpenStreetMap мы сталкиваемся почти каждый день при создании картографических основ. Но этот сервис хранит в себе гораздо больше информации, если использовать специальные ключи.
Делимся картой количества салонов красоты в Москве. Все салоны красоты выгрузили с помощью модуля QuickMapServices в QGIS по ключу shop=beauty, а затем пересчитали количество по округам. ЦАО оказался бесспорным лидером!
#30DayMapChallenge#Day14#OpenStreetMap#Cartography#GIS
Organic Maps - New promising alternative to Google Maps is now in beta for Android and iOS
https://teddit.net/r/privacytoolsIO/comments/nxfxx1/organic_maps_new_promising_alternative_to_google/
Organic Maps (Offline maps with turn-by-turn navigation) -https://f-droid.org/packages/app.organicmaps
Organic Maps | Fast detailed offline maps for travelers, tourists, hikers and cyclists – https://organicmaps.app
#OpenstreetMap#Maps
#travel#navigation
#FuckGoogleMaps