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

Cole Medin. Рабочая сборка агентного RAG в связке с графом знаний, где агент сам решает, когда выполнять векторный поиск, когда обращаться к Neo4j, а когда и то, и другое. Это самая чистая на YouTube демонстрация описанного в статье паттерна «агент как планировщик извлечения», причём в коде, который можно действительно скачать и запустить.

Смотреть дальше

Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.

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

15 мин

Как мы создаём эффективных агентов: Barry Zhang, Anthropic

Вы спроектируете более простые циклы агента с чёткими правилами остановки, границами задач и точками контроля со стороны человека.

ПродвинутыйАвтоматизация