#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
@GitHubBot
Qué puede hacer este bot?
Este es un bot de GitHub. Puede notificarle sobre eventos en sus repositorios públicos de GitHub. También puede responder a tus mensajes para publicar comentarios en GitHub directamente desde Telegram.
Idioma: Inglés
(visto en @BotsGram_cu)
#telegram, #notify, #events, #github, #delete, #public, #command, #messages, #repository
@TodoTask_bot
Qué puede hacer este bot?
Bot simple que ayuda a realizar un seguimiento y te recuerda las tareas pendientes
Idioma: Inglés
(visto en @BotsGram_cu)
#todo, #organize, #productivity, #do, #remind, #alarm, #notification, #notify
@RRemindersBot
Qué puede hacer este bot?
Con este bot puedes establecer recordatorios para eventos importantes
Idioma: Inglés
(visto en @BotsGram_cu)
#alert, #alert, #remind, #notification, #reminder, #memory, #memorize, #remember, #notify, #timer, #timing, #timed, #forget, #keep, #productivity, #productivity