Практическое внедрение RAG AAIDC WK3 L4 — Часть 2: Поиск и генерация ответов

Описание: В этом видео (второй части из двух) мы завершаем разработку нашего RAG-конвейера! Мы покажем вам, как извлекать наиболее релевантную информацию из векторной базы данных и генерировать точные, подтверждённые исследованиями ответы с помощью LLM.

✅ Запросы к векторной базе данных с помощью семантического поиска
✅ Реализация порогов сходства и фильтрации
✅ Разработка подсказок для получения ответов, основанных на исследованиях
✅ Обработка запросов без релевантных совпадений

Мы рассмотрим:
Полный рабочий процесс поиска от запроса до ответа
Почему использование одной и той же модели встраивания имеет решающее значение
Интеллектуальную настройку подсказок для обеспечения обоснованности ответов
Настройка параметров для оптимальной производительности поиска

Эта практическая демонстрация является частью нашей программы сертификации разработчиков агентного ИИ от Ready Tensor, где мы изучаем реальные проблемы создания промышленных систем ИИ. Вы увидите, как научные публикации превращаются в интеллектуальных помощников, готовых к запросам.

Прочитать соответствующий урок можно здесь:
https://app.readytensor.ai/publicatio...

О Ready Tensor:
Ready Tensor, Inc. — это платформа, на которой специалисты в области искусственного интеллекта и машинного обучения могут делиться реальными проектами и участвовать в практическом обучении — от программ сертификации до открытых конкурсов. Мы стремимся поддерживать проектный ИИ через растущее сообщество разработчиков, обучающихся и соавторов.

Узнать больше: https://www.readytensor.ai/