Эволюция RAG для LLM: от статических пайплайнов к автономным ИИ агентам

Как создать умную QnA-систему с использованием LLM и Agentic RAG? В этом видео мы разбираем эволюцию Retrieval-Augmented Generation (RAG) от статических пайплайнов до агентных решений и рассматриваем кейс для магазина приложений — Rustore. 💡 Что вы узнаете из видео? - Как построить QnA-систему для разработчиков на основе технической документации с кодом на различных языках. - Как запускать LLM: локально или в облаке? - Интеграция LLM в чат-боты, плагины для IDE (Sublime и VS Code) и веб-интерфейсы. - Сравнение векторных баз данных и реляционных СУБД с векторными расширениями. - Подходы к работе с огромным контекстом: чанки, overlap, семантическая целостность. 🔥 Мы обсудим: - Кейс: создание QnA-системы для Rustore. - Использование фреймворков, таких как LangChain, для агентных архитектур. - Преимущества гибридного подхода в поиске (BM25 + векторные модели). - Как агентный подход улучшает производительность и точность ответов. 🎥 Таймкоды: 0:00 — Введение: эволюция RAG для LLM 0:10 — Кейс Rustore: QnA для разработчиков 7:08 — Классический RAG с парсингом документации 13:48 — Open WebUI и GPT-4o 20:36 — Простота и гибридный поиск с ggvector 26:06 — Бонус: Agentic RAG с LangChain и агентами 36:28 — Сравнение: статические пайплайны vs. агентный подход 43:00 — Преимущества и недостатки Agentic RAG 47:00 — Заключение: применение Agentic RAG в разработке #NLP Если хотите внедрить LLM или Agentic RAG для вашего бизнеса, напишите нам! Подписывайтесь на наш канал, задавайте...