#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
🧠Завтра глобальный релиз Neo Artifacts
😍 Это восточная SRPG в 2D-стиле, где артефакты, воплощённые в облике живых людей, сражаются против Искажений.
😍 Официальный сайт: тык
😍 Предзагрузка:
• Google Play
• App Store
💬 Почитала про неё и узнала, что глобальная версия будет хуже китайской в некоторых аспектах...
🤔 Интересно, это правда?
[Тег: #NA]
😍 Больше в iNFO Daily
😍Neo Artifacts — доступна глобальная предрегистрация
😍 Это восточная городская фэнтези-RPG, выполненная в 2D стиле, где вы как Куратор сражаетесь с Искажением вместе с одушевлёнными артефактами под покровительством Фонда Канти.
😍 Доступна предрегистрация, а также возможность получить доступ к бета-тестированию с 1 по 14 января.
😭 Канал с видео на YouTube: тык
😍 Официальный сайт: тык
💬 Ничего особо не зацепило, но по ощущениям игра явно делает ставку на сюжет.
[Тег: #NA]
😍 Больше в iNFO Daily