RAG | самый полный и понятный гайд

Polza AI -

- телеграм канал (смотрите закреплённый пост) Ищите материалы к роликам в тг по названию видео
- репозиторий для установки на сервер
- домен оформил тут n8n -
beget -
wanttopay -
(для оплаты сервисов за рубли) RAG | самый полный понятный гайд. Я, Владимир Карпухин, в этом видео расскажу про то, что такое RAG. Объясню, как он работает. Покажу, какие есть методы улучшения RAG - Контекстуализация, Фильр по score, Реранкинг. Расскажу, что такое Cache Augmented Generation. Объясню, что такое Fine-Tuning. Разберу, когда использовать RAG, а когда Fine-Tuning. Покажу, как загружать документы в векторные базы данных и в RAG через LlamaIndex. Научу парсить документы через Llamaindex. Расскажу, как установить векторную базу данных к себе на сервер. Покажу, как установить Qdrant к себе на сервер. Объясню, как установить Supabase к себе на сервер. Покажу, как использовать все это для создания автоматизации и ИИ агентов в n8n 00:00 - Что такое RAG? 07:00 - Как работают векторные базы данных? 11:04 - Собираем RAG в n8n 30:00 - Что такое CAG? Cache Augmented Generation 39:46 - Кэширование и CAG в n8n 52:10 - Как делать Fine-tuning 1:04:02 - Контекстуализация, Contextual Retrieval 1:15:37 - Фильтр чанков по score 1:19:58 - Реранкинг чанков от Cohere 1:24:52 - Комбинирование улучшений RAG 1:30:03 - Подготовка документов для RAG через Llamaindex 1:38:04 - Установка на сервер Qdrant, Supabase, Embedded модель, Redis, PostgreSQL