#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
Я много ездил по тюркским странам, следил за традициями и собирал наблюдения. Один из самых интересных обычаев, который имеет место в тюркских странах — обычай пить чай, и пьют его везде по-разному.
По итогам этих наблюдений я написал статью про Тюркскую чайную церемонию, где собрал чайные традиции и обычаи разных стран, от Турции до Казахстана. Так что приглашаю к чаю и прошу читать!
И, разумеется, если увидите какие-то нюансы и ошибки, не стесняйтесь меня исправлять и дополнять.
#tr#az#uz#kz#tm#kg