LLM + RAG: ингредиенты приготовления умного ИИ-ассистента

В этом видео мы разбираем, как создать умного ИИ-ассистента, используя технологии LLM и RAG. Раскрываем ключевые подходы, которые помогают искусственному интеллекту быть точным, актуальным и полезным. 💡 Что вас ждёт? - Простой разбор, как работают LLM и RAG: от теории до реальных кейсов. - Почему LLM иногда ошибаются, и как RAG помогает избежать “галлюцинаций”. - Примеры применения RAG для корпоративного поиска, чат-ботов и управления знаниями. - Как оптимизировать данные и архитектуру для повышения качества результатов. 🎙️ Мы обсудим: - Какие подходы лучше подходят для реальных задач бизнеса. - Советы для тех, кто хочет внедрить LLM + RAG в свои проекты. 🔍 Чем полезно это видео? - Если вы хотите разобраться как использовать LLM на ваших данных - видео точно для вас! - Мы делимся практическими рекомендациями, которые помогут улучшить ваши проекты. Таймкоды: 0:00 — Вступление: большие языковые модели и умные ассистенты 1:33 — Проблемы LLM: галлюцинации и корпоративные данные 2:49 — Методы работы с LLM: от предобучения до RAG 3:59 — Базовый RAG: схема работы 5:29 — Виды RAG: наивный, расширенный и модульный 6:48 — Подготовка данных: как разбить информацию на чанки 9:38 — Улучшение индексации: метаданные, вопросы и иерархия 12:08 — Оптимизация запросов: исправление, расширение, уточнение 16:03 — Генерация ответов: смешанные подходы и ранжирование 20:38 — Проверка качества: метрики и инструменты 24:33 — Применение RAG: корпоративные кейсы и чат-боты 25:32 — Ответы на...