#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
Видео-обзор паблик сейла проекта OneFootball на платформе Coinlist.
Подготовили для вас первое видео в новом формате "видео-обзоры проектов".
Детали сейла:
Продают 60 млн токенов #OFC
Оценка FDV по которой можем зайти - $50м
Цена за токен - $0.05
Допустимый депозит - от $100 до $250к
Вестинг - 25% на листинге и остальное линейно каждый месяц в течение года.
Формат сейла - Filling up from the bottom(заполнение снизу-вверх), подробнее здесь. Хороший формат для тех, у кого небольшой депозит, так как сначала принимают заявки с меньшими суммами.
📆 Сейл заканчивается сегодня в 20:00 по МСК.
Для участия переходите по ссылке, проходите авторизацию и делайте депозит.
Oromo Federalist Congress To Field Candidates In Addis Ababa Only. Read. https://borkena.com/2025/12/03/ethiopia-oromo-federalist-congress-to-field-candidates-in-addis-ababa-only/#Ethiopia#News#OFC#AddisAbaba