Teadmistebaasiotsing ja teadmussüsteemid

Parem RAG ja AI agendid Doclinguga

RAG-i õigused ja ligipääsukontroll: süvitsi õpetus

Turvaline dokumentide ettevalmistus RAG-i jaoks: PDF-id, OCR, metaandmed ja säilitus

Disaini turvaline dokumentide töötlemisvoog RAG-i jaoks koos õiguste metaandmete, OCR-i kvaliteedikontrollide, allika värskuse, säilitusreeglite, kustutamiskäitumise ja ettevalmistustestidega.

Konteksti-insenertöö: 1M-tokeniliste akende haldamine ilma konteksti-mädanikuta

Hinda lahendusmustrit, tõrkeviise ja kaitsepiirdeid enne päris töövoo ehitamist.

Valik promptingu, RAG-i ja peenhäälestuse vahel (ja millal kombineerida)

Kasuta artiklit otsustamise kontekstina: kasutuselevõtt, risk, juhtimine või investeering.

RAG üle tükkide: graafi-RAG, agentne RAG, pika-konteksti RAG

Hinda lahendusmustrit, tõrkeviise ja kaitsepiirdeid enne päris töövoo ehitamist.

Tükeldamine, rerankimine ja hübriidotsing: pane RAG päriselt tööle

Hinda lahendusmustrit, tõrkeviise ja kaitsepiirdeid enne päris töövoo ehitamist.

AI klienditoe agent, mis lahendab 70% piletitest

Hinda lahendusmustrit, tõrkeviise ja kaitsepiirdeid enne päris töövoo ehitamist.

Ehita oma esimene AI agent n8n-is: leadide triaaži töövoog algusest lõpuni

Kavandad leadide triaaži agendi selgete tööriistade, skeemide, suunamisreeglite, logimise ja inimülevaatusega.

RAG vs Fine Tuning

RAG vs Fine-Tuning vs prompti inseneeria: AI-mudelite optimeerimine

Graph RAG: RAG-i parandamine teadmusgraafidega

Tutvustame RAG 2.0: agentne RAG + teadmusgraafid (TASUTA mall)

RAG-agendid produktsioonis: 10 õppetundi, mille saime — Douwe Kiela, RAG-i looja

Produktsioonivalmis RAG-rakenduste ehitamine: Jerry Liu

5 taset teksti tükeldamiseks leidmise jaoks

"Tahan, et Llama3 mu privaatse teadmusega 10x paremini töötaks" - lokaalne agentne RAG llama3-ga

Kuidas kasutada NotebookLM-i algajatele 2024. aastal (NotebookLM õpetus)

Kuidas kasutada NotebookLM-i (Google'i AI "mõistmise tööriist")