RAG for AI Agents. База знаний из сложных документов + ответы на вопросы

🌟 Полноценная лекция с примерами, чтобы понять все сложные моменты при создании RAG системы и обработки сложных документов. Пишу полезное в блоге Telegram: https://t.me/blog_hanzo все ссылки из видео в первом комментарии Другие мои видео на тему RAG    • За Кулисами RAG-Систем: Размышления и Прак...      • Как создать RAG, базу знаний, память для И...      • Обсуждаем RAG. Мои ответы на вопросы   ⏱ TIMECODES 00:00 - Начало 00:30 - Содержание видео 03:50 - Где RAG используют 11:44 - Векторный поиск (Vector Search) 24:35 - Гибридный поиск (Hybrid Search) 36:30 - Сложные документы 54:30 - Готовые проекты RAG (open source) 54:52 - Ответы на вопросы 👨🏻‍💻 Кто я? Создаю автоматизации для бизнеса. Мой путь это 10 лет инженерного опыта, 3 диплом MBA, управление процессами на заводе IKEA и 3 года бизнес-анализа в 15 компаниях. Ключевые слова: Foundation of LLMs Reasoning of LLMs Planning, tool use LLM agent infrastructure Retrieval-augmented generation Multimodal agents, Human-agent interaction, personalization, alignment Multi-agent collaboration tokenization neural network hallucinations, tool use, knowledge, working memory #llm #ai_agent #rag #ai

Ошибки,  парсинг таблиц, безопасность (Встреча 2)
▶︎

Ошибки, парсинг таблиц, безопасность (Встреча 2)

RAG | ВСЁ, что тебе нужно знать (+ 11 Продвинутых стратегий)
▶︎

RAG | ВСЁ, что тебе нужно знать (+ 11 Продвинутых стратегий)

Карпатый Wiki Вместо RAG — Полный Obsidian Сетап Для Новичка
▶︎

Карпатый Wiki Вместо RAG — Полный Obsidian Сетап Для Новичка

Critical LLM knowledge in AN HOUR! Everyone should know this.
▶︎

Critical LLM knowledge in AN HOUR! Everyone should know this.

Fine-tune проиграл. RAG это лучший способ получить точные ответы от LLM. База знаний для нейросетей.
▶︎

Fine-tune проиграл. RAG это лучший способ получить точные ответы от LLM. База знаний для нейросетей.

Введение в LLM
▶︎

Введение в LLM

Что такое RAG в LLM и причём тут векторные базы данных
▶︎

Что такое RAG в LLM и причём тут векторные базы данных

Karpathy показал, как Claude сам строит базу знаний
▶︎

Karpathy показал, как Claude сам строит базу знаний

За Кулисами RAG-Систем: Размышления и Практические Подходы
▶︎

За Кулисами RAG-Систем: Размышления и Практические Подходы

Воркшоп: Новые подходы к RAG и графам знаний
▶︎

Воркшоп: Новые подходы к RAG и графам знаний

Обсуждаем RAG. Мои ответы на вопросы
▶︎

Обсуждаем RAG. Мои ответы на вопросы

RAG Systems Today: Architecture, Quality, and Our Case Studies / Andrey Sokolov
▶︎

RAG Systems Today: Architecture, Quality, and Our Case Studies / Andrey Sokolov

IT встреча про LLM агентов, промпты и RAG
▶︎

IT встреча про LLM агентов, промпты и RAG

Локальная LLM за 20 минут: Qwen 3.6 + LM Studio | Без воды
▶︎

Локальная LLM за 20 минут: Qwen 3.6 + LM Studio | Без воды

Как Senior управляют контекстным окном LLM
▶︎

Как Senior управляют контекстным окном LLM

Почему текстовый поиск устарел | Векторные базы, эмбеддинги, RAG | Podlodka Podcast #445
▶︎

Почему текстовый поиск устарел | Векторные базы, эмбеддинги, RAG | Podlodka Podcast #445

LLM + RAG: ингредиенты приготовления умного ИИ-ассистента
▶︎

LLM + RAG: ингредиенты приготовления умного ИИ-ассистента

AI for the Little Ones: How LLM and AI Agent Work
▶︎

AI for the Little Ones: How LLM and AI Agent Work

Реализация RAG на основе GigaChat. Как искать и генерировать ответы по базе знаний?
▶︎

Реализация RAG на основе GigaChat. Как искать и генерировать ответы по базе знаний?

Разработка AI-ассистента по API для разрабов. Почему твой RAG не находит ответы, а наш находит.
▶︎

Разработка AI-ассистента по API для разрабов. Почему твой RAG не находит ответы, а наш находит.