#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
🛍️Клавиатуры LuminKey Magger68 в ассортименте!
У нас вы сможете приобрести:
🎁Magger68 Performance
🎁Magger68 Plus
🎁Magger68 Professional
🎁Magger68 Ultra
— Металлический корпус с стильным дизайном, потрясающий софт с лучшей оптимизацие и переключатели Gateron Jade Pro
🎁Цена от 8.990 до 11.490 — зависит от выбранной версии*
КАТАЛОГ • МЕНЕДЖЕР • #LUMINKEY
🏳️RESHIP x LUMINKEY🏳️
🛍️ Теперь в нашем ассортименте вы найдете лучшие клавиатуры этого года Magger от LuminKey
• Magger68 Performance
• Magger68 Plus
• Magger68 Professional
• Magger68 Ultra
— Пишите, что вы бы хотели добавить в наш каталог🍸
➡️Уже добавлены на - ReShip.pro
КАТАЛОГ • МЕНЕДЖЕР • #LUMINKEY