Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Искусственный интеллект, Хранение данных, Поисковая оптимизация, Поисковые технологии, Машинное обучение

Статья описывает практическую реализацию системы Retrieval-Augmented Generation (RAG) для превращения документов в интерактивную базу знаний. Показано, как хранение эмбеддингов в Qdrant и интеграция с языковой моделью (LLM) позволяют быстро получать точные ответы на вопросы. Рассматриваются архитектура, ключевые компоненты и внутренние механизмы работы системы, полезные для разработчиков и новичков в области RAG.

Читать далее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro