#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
Утопленник
Иероглифами (кандзи): 溺死者
Хираганой: できしゃ
Ромадзи: dekisha
Слово 溺死者 (дэкися) — книжное канго, буквально «человек, умерший через утопление». Оно сложено из трёх знаков: 溺 («тонуть, погружаться»), 死 («смерть») и 者 («человек, лицо»). Конструкция пришла из древнекитайских правовых хроник и буддийских описаний загробных миров, где разделяли виды смертей. Исконно японский вариант — 溺れ死に (оборэдзини, «смерть в воде»), но 溺死者 закрепилось в официальных и газетных сводках как термин для найденного в воде погибшего, подчёркивая факт и причину гибели без просторечной окраски.
#Arts#Art#JDобразовательный
JD
『 УВЕДОМЛЕНИЕ ! ПОЛУЧЕН НОВЫЙ АРТ 』
😯 :: Кто этот горячий парень?
😈 :: Чувак, расслабься. Это твой парень.
cr: Seyunea
😅это отсылочка на Шикимори из аниме "Моя девушка не только милая"
#arts