Создание RAG-приложений, готовых к продакшену: Jerry Liu

AI Engineer. Генеральный директор LlamaIndex разбирает разрыв между «наивной демонстрацией RAG» и системой для реальной эксплуатации: поиск от малых фрагментов к крупным (small-to-big), маршрутизацию по подвопросам, гибридный поиск и оценку. Структура его слайдов почти напрямую соответствует стадиям конвейера в статье; сначала посмотрите видео, затем перечитайте статью, сверяясь с его диаграммами.

Смотреть дальше

Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.

39 мин

Представляем RAG 2.0: агентный RAG + графы знаний (бесплатный шаблон)

Вы сравните агентное извлечение и извлечение по графу на конкретной реализации.

ПродвинутыйИИ для бизнеса

13 мин

RAG, fine-tuning или промпт-инжиниринг: оптимизация ИИ-моделей

Вы выберете между промпт-инжинирингом, RAG, дообучением или их комбинацией, исходя из реального режима отказа.

ПродвинутыйИИ для бизнеса

157 мин

Fine-tuning LLM-моделей — курс по генеративному ИИ

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

ПродвинутыйКонфиденциальный и локальный ИИ