#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
🌐✨ Professional savodxonligingizni oshirishga tayyorlaning!
Yangi “Kompyuter savodxonligi asoslari” kursimizga sizlarni taklif etamiz!
4 haftalik intensiv kursda 🖥 Microsoft Office: Word, Excel, PowerPoint va fayllarni bilan ishlashni o‘rganing.
Sizni zarur bilim va foydali amaliy ko‘nikmalar kutmoqda.
📜(Kurs yakunida davlat namunasidagi sertifikat taqdim etiladi)
🇺🇿Batafsil ma'lumot
___
🚀👩💻Приготовьтесь повысить свою профессиональную грамотность!
Приглашаем вас на наш новый курс «Основы компьютерной грамотности»!
Научитесь осваивать 💻 Microsoft Office: Word, Excel, PowerPoint
и работу с файлами на 4-недельном интенсивном курсе.
Вас ожидают обширные знания и полезные практические умения.
📄(По окончании курса выдается сертификат государственного образца)
🇷🇺Подробная информация
📞 +998 71-239-03-10
🌎https://rgsbm.uz
🕔 17:00 - 20:00
💸 2.200.000
#DigitalSkills#MicrosoftOffice#Professional#OfflineTraining
Web-site | Telegram | Facebook | Instagram