#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
Проект "iOS Notification" by Szabó Gergő
Готовый проект уведомлений для iOS, который можно скачать и кастомизировать под себя. Оригинальный шрифт от Apple также идет в проекте.
🖥Посмотреть проект🖥
#template
Прячем мемы на генерациях с AI 🙂
1. Добавляем картинку на воркспейс (советуем использовать квадратное изображение 1024х1024, вы можете изменить размер с помощью Crop&Upscale или Crop&Downscale)
2. Создаем ноду ControlNet XL и подключаем изображение
3. Пишем в промпте, что хотим сгенерировать. Это может быть что угодно от лендскейпа до фоток еды. Чем подробнее промпт, тем лучше
4. Выставляем в настройках Type: QR. Повышаем параметр Control Weight до 1.5
5. Готово!
Мем плохо виден на картинке? Повысьте Control Weight до 2.
Мем слишком очевиден? Попробуйте понизить Control Weight до 1.
Попробуйте сейчас, просто заменив картинку в нашем темплейте Hide the Meme 🚀
Ждём ваши мемы в комментах 🌚
#template