#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
Le elezioni della Repubblica di Cina (ROC), meglio nota come Taiwan, hanno parlato chiaro. I due principali candidati Presidente a raccogliere più voti sono entrambi democratici e avversi alla Repubblica Popolare Cinese (PRC)
A vincere è infatti il primo Presidente donna dell'isola, Tsai Ing-wen (#DPP), che conquista il suo secondo mandato con oltre il 57% dei voti. Ma anche il secondo arrivato (38.6%) proviene dal #KMT, lo storico partito nazionalista cinese.
Il candidato filo-Beijing, James Soong (#PFP), si ferma a poco più del 4%.
Una chiara indicazione della volontà dei cittadini di Taiwan, che renderà ancora più duro l'atteggiamento di Xi Jinping, per il quale la riunificazione con Taiwan è uno dei principali obiettivi programmatici