#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
🚀🚀 24% Profit on #FF/USDT for our Premium Members on On Futures, OKX, Bybit, Kucoin
👆🏻All Profit Targets Successfully Completed
👁🗨Contact @primemod to enter the most powerful premium group & make daily gains
Вишенка на торт по теме цвета в ролике FF
Обратите внимание на левую часть кадра. Это уже лично мой пунктик) Мне очень хотелось, чтобы интерфейс на экране монитора безшовно «переходил» в интерьер. Чтобы было видно, что картина и информация на экране явно синонимичны.
Мы специально подбирали картину, чтобы, во-первых, она соответвовала характеру и вкусу героя, работала с интерьером (служила ответом тем же дверям). А, во-вторых, являлась бы продолжением интерфейса на экране монитора.
Темное поле картины поддерживает темную часть интерфейса, а зеленые графики вторят зеленым фигурам полотна, создавая паралелли и делая композицию завершенной.
Эти вещи, как правило, не заметны с первого раза и, возможно, не играют значимой роли. Но мне очень нравится работать с такими деталями.
#ff#bts