TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14993 · Jul 24

#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

Results

4 similar posts found

Search: #plm

当前筛选 #plm清除筛选
Афиша Нижний Новгород

@NNafisha · Post #9449 · 10/07/2025, 11:42 AM

🚗 Горьковский автозавод - в лидерах цифровой трансформации 🚀 ГАЗ успешно завершил первый в отрасли комплексный цифровой проект, объединивший все этапы жизненного цикла автомобиля - от идеи и разработки до эксплуатации. 💼 Особо значимый проект реализован при поддержке РФРИТ (входит в группу ВЭБ), предоставившего грант на 379,7 млн ₽ 🤝 Партнёры: АО «Топ Системы» и ГК «Цифра» 🎓 К разработке подключились студенты «Академии IT» на базе завода 🔧 В рамках проекта на предприятии внедрена отечественная PLM-платформа T-FLEX PLM, которая объединяет инженеров, конструкторов и технологов в единой цифровой среде. 📊 А система «Диспетчер MDC/MES» позволяет отслеживать работу оборудования в режиме онлайн - производительность выросла на 15%! 📈 Проект стал цифровым фундаментом для развития автозавода и может быть масштабирован на всю автоотрасль России. #ГАЗ#Цифровизация#Промышленность#PLM#MES#TflexPLM#Цифра#ТопСистемы#РФРИТ#Импортонезависимость#ITвПромышленности#MadeInRussia

Ultimora.net - POLITICS

@UltimoraPOlitics · Post #38891 · 05/09/2022, 01:50 PM

#Elezioni#Filippine#Presidenziali 61% scrutinato: Bongbong #Marcos (#PFP|Centro-destra federalista): 59,8% Leni #Robredo (app. #LP|Centro): 28,3% Manny "PacMan" #Pacquiao (#PROMDI|Centro-sinistra federalista): 5,3% Isko #Moreno (#Aksyon|Centro-sinistra): 4% Panfilo "Ping" #Lacson: 1,9% Faisal #Mangondato (#Katipunan|Federalisti): 0,2% Ernesto "Ernie" #Abella: 0,2% Leody "Ka Leody" #deGuzman (#PLM|Sinistra): 0,2% Norberto #Gonzales (#PDSP|Centro-sinistra federalista): 0,1% @UltimoraPolitics

Ultimora.net - POLITICS

@UltimoraPOlitics · Post #38888 · 05/09/2022, 01:21 PM

#Elezioni#Filippine#Presidenziali 47% scrutinato: Bongbong #Marcos (#PFP|Centro-destra federalista): 59,8% Leni #Robredo (app. #LP|Centro): 28,4% Manny "PacMan" #Pacquiao (#PROMDI|Centro-sinistra federalista): 4,9% Isko #Moreno (#Aksyon|Centro-sinistra): 4,1% Panfilo "Ping" #Lacson: 2% Faisal #Mangondato (#Katipunan|Federalisti): 0,2% Ernesto "Ernie" #Abella: 0,2% Leody "Ka Leody" #deGuzman (#PLM|Sinistra): 0,2% Norberto #Gonzales (#PDSP|Centro-sinistra federalista): 0,1% @UltimoraPolitics