#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
Патч 0.2.2.0
В игру добавлена новая локация "Форт" для режимов BlastGang и Checkpoint, а также командный режим Checkpoint, где игроки будут контролировать ключевые точки карты для победы.
Восстановлена синхронизация заданий и тактической одежды с основной версией EFT. Введены две новые гранаты - мини-граната V40 для меньшего радиуса поражения и дымовая граната M18 (жёлтая) для тактического использования.
Также добавлена мини-карта для Observer Mode и Tab-screen окно для удобного контроля информации. Переработана система наград и бонусов за достижения в матчах, а также уменьшены награды и опыт за игровые действия для баланса.
Исправлены различные баги, включая проблемы с интерфейсом, режимом Streamer и работой модуля ЛЦУ.
Полная версия - https://vk.com/@-218983927-patch-0220
#TarkovArena#cbg#patch