Artiklid Videod Kursused Teenused

Keel

Loading

AI Expert OÜ

Õpi AI-d. Kasva AI-ga.

Artiklid Videod Teenused Ettevõtetele Meist Võta ühendust

© 2026 AI Expert OÜ. Kõik õigused kaitstud. · Registrikood: 17268273 · Võta ühendust

Produktsioonivalmis RAG-rakenduste ehitamine: Jerry Liu — AI Expert OÜ

Produktsioonivalmis RAG-rakenduste ehitamine: Jerry Liu

19 minutitEkspertAI ettevõttesKasulik koos märkusegaTööriista vaade võib olla muutunudÜle vaadatud 18. mai 2026

AI Engineer. LlamaIndexi CEO käib läbi lõhe "naiivse RAG-demo" ja päris konveieri vahel — small-to-big leidmine, alaküsimuste marsruutimine, hübriidotsing, hindamine. Tema slaidide kuju kaardistub peaaegu otse artikli konveieri-sektsioonidele; vaata kõigepealt, siis loe artiklit uuesti, tema diagrammid peas.

AI Experti märkus

Tööriista vaated, hinnastus ja tootenimed võivad olla muutunud. Keskendu töövoo mustrile ning kontrolli praegust kasutajaliidest ja seadeid enne päristöös kasutamist.

Mida sellest videost kaasa võtta

LlamaIndexi CEO käib läbi lõhe "naiivse RAG-demo" ja päris konveieri vahel — small-to-big leidmine, alaküsimuste marsruutimine, hübriidotsing, hindamine. Tema slaidide kuju kaardistub peaaegu otse artikli…

Mida enne vaadata või teada

Kasuks tuleb arusaam API-dest, automatsioonidest, RAG-ist või agentide tööpõhimõtetest.

Praktiline järgmine samm

Vaata videot koos seotud artikliga ja pane kirja üks töövoog või otsus, mida see sinu töös muudab.

Järgmisena vaata

Jätka sama õpiteekonda järgmiste hoolikalt valitud kaasvideotega.

Lisalugemine

Tootmis-RAG-konveier on kuus etappi, igaühel oma mustrid, mis määravad kvaliteedi. Arhitektuur, valikud igal etapil ning iteratiivne hindamisdistsipliin, mis eristab töötava RAG-i pettumustvalmistavast.

Seotud videod

Graph RAG: RAG-i parandamine teadmusgraafidega

Keskendunud läbikäik Microsofti GraphRAG-ist — entiteetide eraldamine, kogukondade kokkuvõtted, päringule-keskendunud kokkuvõte — seadistatud lokaalsel masinal koos kulu märkmetega. Vaata see artikli graph-RAG…

Vaata järgmist

LLM-i arendamine: ehitamine, treenimine, finetuning

Sebastian Raschka aeglasem läbikäik sellest, kus fine-tuning laiemas LLM-treeningu konveieris istub — instruction tuning, klassifikatsiooni fine-tuning, parameetri-tõhusad meetodid ja kompromissid, mida artikkel välja…

Vaata järgmist

Nõuanded AI-agentide ehitamiseks

Kolm Anthropicu inseneri käivad läbi kõige tavalisemad lõksud, mida nad näevad — agendid, mis ei tea, millal peatuda, üle-promptimine süsteemi promptis selle asemel et keskkonda parandada, mitme-agendi disainide kulu,…

Vaata järgmist

Tootmis-RAG-i ehitamine: sissevõtt, embeddingud, otsing, ümberreastamine, eval

Hüppest harjumuseks: kuidas tehnoloogiaettevõtted skaleerivad AI-d eksperimendist kaugemale

Privaatne AI vs pilv: kuidas juhid saavad teha targemaid build-or-buy otsuseid

AI koodigeneratsioon: võidud, läbikukkumised ja tulevik

Vertikaalsed AI-agendid võivad olla 10X SaaS-ist suuremad