#jupyter_notebook
Retrieval Augmented Generation (RAG) helps large language models (LLMs) answer questions using up-to-date or private information by connecting them to external data sources, unlike fine-tuning which retrains the model on specific data. RAG is useful when you need current, dynamic information without costly retraining, making it ideal for tasks like customer support or knowledge management. Fine-tuning is better for deep expertise in a specialized field but requires more data and effort. Using RAG lets you get accurate, relevant answers quickly by combining the model’s language skills with fresh, specific data, improving usefulness and reliability.
https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch
Есть среди наших подписчиков у кого уже есть мини #applebox? Когда то делал именные, их всего было 5-6 шт. В этот раз сделал 50 шт, в прошлый было 40))) если кому надо обращайтесь, есть ещё, отправлю куда угодно писать в телегу мне @fidller
Принял для себя очень важное решение. Ни для кого не секрет, что я совместно с сайтом fidller.com стал лидером в ЮФО по производству #applebox и наши подставки сейчас это самое доступное решение в мире, также моя статья была первой русско-язычной в рунете о #appleboxset (спасибо коллегам за это).
Поэтому, начиная с этого дня я буду называть эпл боксы - #arbat пришло время что то менять в индустрии!
Почему #arbat ну тут все логично и следите за публикациями, этому будет посвящена статья. эпл бокс нужно заказывать на сайте или написав мне в личку, сайт работает по программе "100% клиентоорентированность" доставка по всему миру (включая Крым)
https://fidller.com/komplekt-apple-box-4-sht/