AI Engineer. Доуве Кила вёл оригинальную статью про RAG в FAIR, а теперь выкатывает RAG в регулируемые предприятия. Выступление в основном о том, что перестаёт работать в масштабе — стратегии чанкинга, не пережившие 100K документов, «точность — это базовый уровень, реальная проблема — это неточность» и почему атрибуция и наблюдаемость важнее, чем модель эмбеддингов. Хорошая калибровка перед перечитыванием разделов статьи про оценку и мониторинг.
Концепция остаётся полезной, но проверьте примеры на актуальных инструментах перед применением в реальной работе.
Доуве Кила вёл оригинальную статью про RAG в FAIR, а теперь выкатывает RAG в регулируемые предприятия. Выступление в основном о том, что перестаёт работать в масштабе — стратегии чанкинга, не пережившие 100K…
Полезно понимать бизнес-процессы, риски и практические сценарии применения ИИ.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими отобранными видео-компаньонами.
