Self-Reflective RAG на базе LangGraph: как построить надежный графовый пайплайн для ИИ ассистента

Self-Reflective RAG на базе LangGraph: как построить надежный графовый пайплайн для ИИ ассистента? При создании ИИ астестинов на базе LLM существуют отрасли и сценарии, где точность ответа критически важна, а ошибки просто недопустимы. Что же делать в таких случаях? В этом видео мы обсуждаем, как справиться с этой задачей, используя подход Self-Reflective RAG и фреймворк LangGraph для построения надежного графового пайплайна. Погружаемся в детали архитектуры, балансируем между качеством и скоростью и разбираем реальный пример создания такого ИИ ассистента! 💡 Что вы узнаете из видео? - Как работает подход Self-Reflective RAG: структурированная проверка на каждом этапе. - Как LangGraph помогает легко строить сложные графовые пайплайны и избегать зацикливания. - Какие компромиссы между качеством и производительностью приходилось учитывать при проектировании. 🔥 Обсуждаемые кейсы: - Использование векторной базы данных (ChromaDB) и embedding моделей. - Генерация ответов с проверкой на галлюцинации и релевантность. - Оценка качества на каждом этапе: как проверять извлеченные данные и конечный ответ. 🚀 Почему это важно? Self-Reflective RAG позволяет минимизировать ошибки и выдавать только проверенные и релевантные ответы. Это открывает новые возможности для бизнеса, где требуется гарантировать надежность выдаваемых ответов. 💬 Делитесь своим мнением в комментариях: Какой из обсуждаемых подходов вас впечатлил больше всего? Или, может быть, у вас есть идеи, как их улучшить? Ждём...