#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
⚡ Друзья!
Наши коллеги из центра мониторинга и реагирования (UserGate MRC) 👨🎓 подготовили продолжение исследования средств осуществления DDoS-атак на российские ИТ-системы.
На этот раз речь пойдет о трёх различных инструментах и инфраструктуре, используемых для DDoS-атак. 💻
Статья будет полезна для специалистов ИБ, а также для всех читателей, интересующихся реверс-инжинирингом и сетевой безопасностью.
Заваривайте чай/кофе, усаживайтесь поудобнее и переходите по ссылке.
#UserGate#UserGateMRC#MRC