RAG и генеративный ИИ. Создаем собственные RAG-пайплайны с помощью LlamaIndex,...

Что важно знать о RAG и генеративный ИИ. Создаем собственные RAG-пайплайны с...

Эта страница помогает найти RAG и генеративный ИИ. Создаем собственные RAG-пайплайны с помощью LlamaIndex, Deep Lake и Pinecon в Буквоед и сразу понять базовые условия покупки: 2 599 ₽, статус "можно проверить наличие при переходе" и расчетный кэшбэк до 3,94%. Бренд: Sprint Book. По описанию из фида: В книге описываются приемы создания эффективных больших языковых моделей, систем компьютерного зрения и генеративного ИИ, показывающих высокую производительность при относительно невысоких затратах...

Кэшбэк при покупке в Буквоед

Чтобы заказ корректно привязался к CASHBACK PRO, откройте магазин кнопкой кэшбэка, дождитесь загрузки сайта продавца и оформляйте покупку в той же вкладке. Данные берутся из товарного фида магазина и обновляются после синхронизации.

Что проверить перед оплатой

Сверьте финальную цену, комплектацию, сроки доставки, наличие промокодов и правила магазина. Если вы используете сторонние купоны или переходите через другой рекламный источник, начисление кэшбэка может не закрепиться.

Описание из товарного фида

В книге описываются приемы создания эффективных больших языковых моделей, систем компьютерного зрения и генеративного ИИ, показывающих высокую производительность при относительно невысоких затратах. В ней приводится подробное исследование технологии RAG, а также подходов к проектированию мультимодальных пайплайнов ИИ и управлению ими. Связывая вывод с исходными документами, RAG повышает точность и контекстную релевантность результатов, предлагая динамический подход к управлению большими объемами информации. Узнайте, как построить инфраструктуру RAG, попутно разобравшись с векторными хранилищами, фрагментацией, индексацией и ранжированием. Познакомьтесь с методами оптимизации производительности и приемами более глубокого изучения данных, включая использование адаптивного RAG и обратной связи от человека для уточнения поиска, тонкую настройку RAG, реализацию динамических RAG для поддержки принятия решений в реальном времени и визуализацию сложных данных с помощью графов знаний. Вы также увидите, как на практике объединить такие фреймворки, как LlamaIndex и Deep Lake, векторные базы данных наподобие Pinecone и Chroma и модели, предлагаемые компаниями Hugging Face и OpenAI. Приобретите навыки внедрения интеллектуальных решений, что повысит вашу конкурентоспособность в различных областях: от продакшна до обслуживания клиентов в любом проекте.

Частые вопросы