МЕТОД улучшения RAG от Anthropic - Контекстуализация.

Показываю, как использовать технику контекстуализации от Anthropic для радикального улучшения RAG-систем прямо в N8N без написания сложного кода. Вместо обычного деления документа на куски, мы добавляем к каждому фрагменту контекст всего документа — и получаем более точные и осмысленные ответы от вашего AI-ассистента. Бонус: использование кэширования промптов в Claude для экономии до 90% токенов! Таймкоды: 00:00 - Введение в контекстуализацию для RAG-систем 00:36 - Статья Anthropic и что можно реализовать в N8N 01:09 - Суть контекстуализации фрагментов текста 01:55 - Sparse и Dense векторы 02:38 - Упрощенная версия для реализации в N8N 03:41 - Демонстрация на примере загрузки документа McKinsey 04:11 - Извлечение текста из PDF и подготовка к обработке 05:17 - Разделение документа на чанки правильным способом 06:00 - Ключевой момент: контекстуализация с помощью Claude 3.5 Haiku 07:04 - Секрет экономии токенов: использование кэширования промптов 08:49 - Структура данных в векторной базе после контекстуализации 09:30 - Улучшение с помощью метаданных и дополнительных тегов 10:23 - Тестирование поиска и анализ результатов 11:17 - Фильтрация по релевантности с разными порогами 12:12 - Сравнение базового и улучшенного подходов 12:40 - Выводы и реальные ожидания от улучшений Статья показывает, как без сложных технических знаний реализовать подход, который используют в Anthropic для улучшения точности RAG-систем. Не ждите магии и 10-кратного улучшения — но даже 1-2% повышения точности могут серьезно улучшить пользовательский опыт, особенно в сложных сценариях. 💬 Присоединяйтесь к моему телеграм-каналу:
Там я делюсь секретами AI-разработки, вайп-кодинга и инструментами, которые действительно помогают создавать проекты в 5-10 раз быстрее обычного кодинга! 📸 Следите за мной в Instagram:   / timur.yessenov