Все Хоронят RAG. Проверяем Против Wiki LLM Карпатого

🚀 Pro-сообщество тут: https://t.me/iishenka_pro_bot ⚒️ Узнать про сообщество: https://iishenka.pro/group 🧡 Claude Code Мастер-Класс: https://iishenka.pro/claude-code-mast... 👾 Google Antigravity Мастер-Класс: https://iishenka.pro/google-antigravi... 🤩 N8N Мастер-Класс: https://iishenka.pro/n8n-masterclass ⭐️ Бесплатные материалы из моих видео тут: https://t.me/+W1SnvvkcV6A3NWMy В этом видео мы разберёмся, чем отличаются два популярных подхода к работе с корпоративными знаниями и ИИ-ассистентами — RAG и WikiLLM. Почему вокруг них столько разговоров, и какой из них действительно стоит использовать в ваших проектах? Что особенного в этом видео? Мы не будем ограничиваться теорией. Сначала простыми словами разберём, как работают оба подхода, какие у них сильные и слабые стороны, а затем шаг за шагом настроим каждый из них с нуля. В итоге вы увидите оба решения в работе, сможете сравнить результаты на практике и понять, какой вариант лучше подходит именно для ваших задач. 🔥 Независимо от того, работаете ли вы с AI-агентами или только начинаете осваивать автоматизации, этот урок поможет вам овладеть процессом настройки ИИ для любых задач. ⏱ Таймкоды 00:00 – Введение: RAG vs WikiLLM и цель сравнения 00:36 – Как работает RAG: чанки, векторы и поиск по данным 01:23 – Как работает WikiLM: индексация связей между знаниями 02:05 – Ключевые отличия RAG и WikiLM на практике 03:28 – Плюсы и минусы обоих подходов 04:18 – Когда выбирать RAG, а когда WikiLLM 04:49 – Демонстрация настройки WikiLLM через готовый скилл 05:58 – Что понадобится для запуска и где взять материалы 06:45 – Установка и первоначальная настройка проекта 08:23 – Автоматическая конфигурация окружения и параметров 09:13 – Настройка Supabase и векторной базы данных 10:56 – Запуск и тестирование RAG Pipeline 11:47 – Проверка синхронизации данных и работы поиска 12:38 – Использование RAG после настройки 13:28 – Настройка и запуск WikiLLM 14:17 – Подготовка базы знаний и добавление материалов 15:10 – Индексация файлов и построение связей 16:02 – Как WikiLLM формирует карту знаний 16:54 – Пример ответов и навигации по связанным данным 17:45 – Итоговое сравнение: в каких задачах RAG сильнее, а где выигрывает WikiLLM 18:08 – Заключение и выводы 💡 Не забудьте поставить лайк и подписаться, чтобы не пропустить новые уроки по n8n и AI-агентам. Давайте сделаем AI-автоматизации простыми! 🙌 Я — Илья Бовкунов, основатель и СЕО Sendforsign — это компания, занимающаяся AI-автоматизацией договоров и документооборота. В прошлом был Директором по продукту и продуктовому дизайну в международных AI-стартапах. Позвать в подкаст или предложить другое сотрудничество [email protected] Не забудьте поставить лайк, подписаться и нажать на колокольчик, чтобы не пропустить новые видео об AI-агентах и автоматизациях!