RAG i generativnyy II. Sozdaem sobstvennye RAG-payplayny s pomoschyu LlamaIndex, Deep Lake i Pinecon

Zusatztext

V knige opisyvayutsya priemy sozdaniya effektivnyh bolshih yazykovyh modeley, sistem kompyuternogo zreniya i generativnogo II, pokazyvayuschih vysokuyu proizvoditelnost pri otnositelno nevysokih zatratah. V ney privoditsya podrobnoe issledovanie tehnologii RAG, a takzhe podhodov k proektirovaniyu multimodalnyh payplaynov II i upravleniyu imi. Svyazyvaya vyvod s ishodnymi dokumentami, RAG povyshaet tochnost i kontekstnuyu relevantnost rezultatov, predlagaya dinamicheskiy podhod k upravleniyu bolshimi obemami informatsii. 
 Uznayte, kak postroit infrastrukturu RAG, poputno razobravshis s vektornymi hranilischami, fragmentatsiey, indeksatsiey i ranzhirovaniem. Poznakomtes s metodami optimizatsii proizvoditelnosti i priemami bolee glubokogo izucheniya dannyh, vklyuchaya ispolzovanie adaptivnogo RAG i obratnoy svyazi ot cheloveka dlya utochneniya poiska, tonkuyu nastroyku RAG, realizatsiyu dinamicheskih RAG dlya podderzhki prinyatiya resheniy v realnom vremeni i vizualizatsiyu slozhnyh dannyh s pomoschyu grafov znaniy. Vy takzhe uvidite, kak na praktike obedinit takie freymvorki, kak LlamaIndex i Deep Lake, vektornye bazy dannyh napodobie Pinecone i Chroma i modeli, predlagaemye kompaniyami Hugging Face i OpenAI. Priobretite navyki vnedreniya intellektualnyh resheniy, chto povysit vashu konkurentosposobnost v razlichnyh oblastyah: ot prodakshna do obsluzhivaniya klientov v lyubom proekte.

Weitere Details