#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
#партнерскийпост
⚡️28 Вт и 29 Ср октября 2025 — юбилейный 15-й Blockchain Life 2025 в Дубае – ТОП причин быть:
1️⃣ 15 000+ участников, мощный нетворкинг с инсайтами, которые не найти в Telegram
2️⃣ Буллран и альтсезон уже близко — ты узнаешь что сделать, чтобы заработать максимум
3️⃣ О трендах, которые станут мейнстримом через полгода, расскажут главные фигуры крипты с синхронным переводом на русский язык
4️⃣Самый большой форум в истории – 3 сцены, международный нетворкинг и огромная уличная зона с активностями
5️⃣ легендарная AfterParty: пока непонятно, кого привезут выступать в этот раз, но среди артистов уже были Тимати, Алан Уолкер и Френч Монтана; мб Канье Уэст?
6️⃣ Не просто форум — целая Blockchain Life Week: яхты, митапы, вечеринки, нетворкинг
🎟 10% OFF для участников ⚡️@iGlobalChat по промокоду iGlobalBlockchain25 на официальном сайте blockchain-life.com
#BlockchainLife2025#Dubai#Crypto#Web3#биткоин#альткоины#крипто#блокчейн#Bullrun2025#Altseason#CryptoGems#CryptoAlpha#CryptoWhale#AlphaLeak#инсайды