#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 troisième prototype en état de vol de l’avion Baïkal, équipé d’un moteur russe, a effectué son premier vol, a annoncé le ministère russe de l’Industrie et du Commerce.
Il est destiné à remplacer l’avion utilitaire soviétique An-2.
#avion#vol#russie
🇯🇵 Le premier vol d'essai d'une voiture volante a eu lieu à Tokyo, indique la société de développement SkyDrive. L'appareil a parcouru une distance d'environ 150 mètres au-dessus de la baie de Tokyo et est resté en l'air pendant trois minutes et demie.
#japon#vol#voiture