#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
Último día de Venta Flash
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Triángulos
2 Margaritas
Romerillo silvestre
Estilos Art Deco
Argollas - Flores
Margaritas XL
Margaritas Mini
Simple
Áureas Tejidas
#enventa
Muy buenas noches ❤🔥🔥
Espero no tengan el mismo calor que yo 😅
Por acá les dejo el resto de los pendientes que se encuentran en stock 🛒🛍️👈🏻
🌼 Jenny
💦 Water
🍃 Hoja
🌎 Tierra
👻 No Face
🐝 Abstract
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