Post #558

RAG — от первой версии к рабочему решению RAG кажется простой идеей: берём вопрос пользователя, находим нужную информацию в базе и просим LLM сгенерировать ответ. Однако на практике первая реализация часто разочаровывает. Почему так происходит? В новой статье пошагово разбираем каждый компонент RAG-системы, объясняем типичные ошибки и даём план действий по улучшению ванильной версии: — как разбивать данные на чанки — что влияет на качество эмбеддингов и как выбрать модель — зачем нужен реранкер и можно ли без него обойтись — когда достаточно модели «из коробки» и как понять, нужно ли её дообучать Статья будет особенно полезна новичкам, кто только начинает работать с RAG. Читайте по ссылке! 🪔И подписывайтесь на DeepSchool