#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
Я тебя вижу)
Часто заглядываю в профили комментаторов — интересно, чем они занимаются, может, у кого блог найдётся.
Наткнулся на канал Никиты: у него пост про диктора, который оказался совсем не тем, кем кажется (да тут про Ии) и он показался мне интересным. Там и про интересные трансформации рынка и про смекалистость людей) Подробности читай тут, чтобы не пересказывать и не красть контент у своих же. Канал небольшой, но с потенциалом. Зацени.
А ещё, чувак работает в digital-продакшене (Режиссер монтажа, моушен-дизайнер и переводчик). Если ты заказчик — тоже welcome, вдруг сойдётесь.
Пост про диктора
Сам Никита
😂 А если Никита это читает — пости чаще и не сдавайся! Ветер поднялся, пора грести!
#subs| AcidCrunch