#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
C осени Rolex начал продавать настольные SubmarinerDate Desk Clock, в корпусе из нержавеющей стали, кварцевые, с календарем на 400 лет. Цена чуть больше 10 тыс долл, но серия ограниченная и на вторичном рынке настольные Submariner уходят практически в два раза дороже.
Для Rolex это первый опыт, но настольные люксовые часы давно делают Patek Philippe и Chopard. Небанальный подарок или завершающий штрих к собственному рабочему кабинету.
#rolex
Лидер среди швейцарских часовых брендов — Rolex. Доход компании в 2024 году оценивается в 10,5 млрд швейцарских франков. У бренда 32% рынка часового люкса.
Следом за Rolex — Cartier (8%), Omega и Patek Philippe.
Одна из новинок 2025 года — Rolex GMT-Master IIс циферблатом из тигрового железа. 18-каратное розовое золото, 40 мм. 100 - 140 тыс. долларов.
#rolex