#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
#flutter
📱
Dart and Flutter: The Complete Developer's Guide
Everything you need to know for building mobile apps with Flutter and Dart, including RxDart and Animations!
⏱ 35 Hours
📦 334 Lessons
🗣️: Stephen Grider
🔗Link
-----
Canal principal: @repo_science
Cupones: @freecoupons_reposcience
-----
Разработчик и фаундер с опытом запуска стартапов в сферах туризма, HR tech, а сейчас — в музыкальной индустрии, делится опытом выбора технологии для запуска MVP (5м) приложения под Android и iOS для стартапа с ограниченным бюджетом. Выбор между KMP, Flutter и ReactNative
Выводы
👉 KMP — не про супербыстрый MVP, но отличный выбор, если у тебя Android-бэкграунд и ты хочешь масштабировать продукт, не дублируя бизнес-логику.
👉 Flutter - идеален для MVP, особенно если ты хочешь за месяц выйти с приложением в Store и посмотреть на метрики (поддержу автора на момент выхода этого поста)
👉 ReactNative - подходит, если у вас уже есть веб-команда, и вы хотите быстро запустить мобильную версию.
#kmp#flutter