#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
🤖Создавай ботов и ассистентов с доступом к большим объемам информации!
В нашем сервисе вы можете создавать Telegram-ботов и GPTs-ассистентов, используя векторные базы данных.
Это позволяет:
• Боту искать релевантную информацию в базе данных для ответа на запрос
• Загружать большие массивы данных без перегрузки контекста в чате с моделью
Смотрите наш подробный скринкаст, где мы показали как создать и использовать векторную базу данных в GPTunneL
🌐YouTube |
🌐Rutube
#b2b@gptunnel#assistant@gptunnel#bd@gptunnel
Рейтинг архитектурных фирм в области S+T
Отчет BD+C's 2025 Giants 400 Report представляет передовые компании в архитектуре научно-технических сооружений в США. Лидерами стали Gensler, Page и HDR с выручкой более $100 млн каждая. Эти компании фокусируются на разработке лаборатоий, исследовательских зданий и производственных предприятий.
Gensler занимает первое место с выручкой в $133,5 млн, подчеркивая свою неоспоримую позицию на рынке. Другие участники, такие как HOK и Flad Architects, также играют значительную роль в создании инновационных объектов.
Отчет демонстрирует, как архитектура играет ключевую роль в научно-техническом прогрессе. Это подтверждает важность интеграции инженерии и дизайна в современном строительстве.
#Архитектура#НаукаИТехнологии#СтроительныеТренды#BD+C2025
@stroynewsrussia