#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
OpenAI запустила Frontier — платформу для найма ИИ-сотрудников //
Теперь у каждого агента будет свой employee ID, онбординг и даже performance review.
Frontier соединяет разрозненные системы компании: CRM, склады данных, тикеты, внутренние приложения. ИИ-агенты получают общий бизнес-контекст и могут работать с файлами, запускать код, использовать инструменты.
Открытая платформа: можно подключать агентов от OpenAI, своих собственных или даже от конкурентов вроде Anthropic и Google.
Среди первых клиентов: Uber, State Farm, Intuit, Thermo Fisher. Один клиент сэкономил 1500 часов в месяц на разработке.
Аналитики уже называют это «событием вымирания» для традиционного корпоративного софта.
🧠Следи за AItoolz — нанимаем роботов
#OpenAI#Frontier#ИИагенты
#Rancher#Days#Frontier#Life
Join the Rancher Days: Frontier Life beta on ✈️#TestFlight
🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/xVJSvw2Z
Shared by Dimitri