Post #607

Ванильный RAG не работает. Как исправить? RAG — один из самых популярных подходов для интеграции LLM в реальные продукты. Его выбирают, когда нужно давать точные, верифицируемые ответы на основе собственной базы знаний. Но на практике такие решения почти никогда не работают «из коробки»: вместо полезных ответов — галлюцинации, поверхностные обобщения или просто тишина. Причин много: эмбеддер не улавливает смысл запроса, поиск не находит нужные документы, генератор не может извлечь то, чего нет в извлеченном контексте. А когда всё ломается — непонятно, с чего начать: тюнить эмбеддер? дообучать генератор? улучшать данные? В этот четверг мы проведём открытую лекцию, на которой разберём, как в этой системе навести порядок: что действительно влияет на качество ответов, как выстроить пайплайн правильно и превратить RAG из хаотичного набора компонентов в надёжный рабочий инструмент. На лекции расскажем: - почему ванильная схема «ретривер + генератор» почти никогда не даёт нужного качества - с чего начинать улучшения: эмбеддер, поиск, реранкер, генератор, данные или что-то ещё - какие задачи приходится решать, чтобы RAG действительно работал - как из разрозненных компонент собрать надежный RAG-продукт Также на лекции мы представим курс LLM Pro — продвинутую программу, на которой вы научитесь строить системы, которые работают в реальном мире! А участникам лекции подарим скидки на обучение 🎁 📅 Лекция пройдёт 6 ноября в 19:00 МСК Регистрируйтесь по ссылке и до встречи на лекции в четверг!