#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
Последний дар человечества ...
В 2853 году под небом, которое больше не знало человеческого смеха, умирала последняя женщина Земли ...
Вокруг нее стояли далекие расы, хранители звезд, создатели туманностей, которые слишком поздно попытались спасти ее народ ...
Рядом с ней дрожал маленький джек-рассел-терьер, его глаза блестели, его сердце было яростным, его любовь не была омрачена тишиной угасания ...
Она собрала последний вздох и прошептала:
«В его дыхании звучит наша последняя песня. Сохрани его, и мы будем идти с тобой среди звёзд»...
И вот инопланетные расы подняли маленького пса на руки. Они понесли его за пределы руин Земли, через созвездия, сквозь века ...
Они разводили таких, как он, воспитывая их как товарищей, опекунов, детей. В вилянии хвоста, в радостном прыжке, в упрямом противостоянии маленьких лап космическим просторам жила суть давно ушедшего народа ...
#digitalpainting#characterdesign#drawings#cartoon#photoshop#instagood#sketchi
Показать полностью...
*****
Subscribe!⬅️ Click!