#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
Сегодня по всей стране профессиональный праздник встречают работники нефтяной и газовой промышленности.
Для Татнефти этот год особенный - предприятие празднует 75 летие со дня основания треста, хотя глубина нефтеразведки в Татарстане имеет 95 летнюю историю.
Сегодня Татнефть это более 20 бизнес направлений и около 100 тыс работников в более десятка стран мира. Надёжная база экономики Республики и огромный объем социальных программ на территории всей юго-восточной агломерации Татарстана.
День нефтяника в нефтяной в Альметьевске состоялся на УРА! Прекрасное шоу, награды ветеранам и заслуженным работникам, конкурс профмастерства Татнефти и тысячи альметьевцев с семьями на улицах города.
#visittatarstan#приезжайтевтатарстан
Голосуй до 31 октября!
Сразу 5 объектов из Татарстана претендуют на звание «Сокровища России».
Каждый из вас может помочь республике взять победу в звании лучшего направления для путешествий! Голосуйте за Татарстан на сайте russia.nat-geo.ru!!!
Подробнее в наших карточках.
#visittatarstan#nationalgeographic#сокровищароссии
https://prtuz.tatarstan.ru/index.htm/news/2021918.htm