Перейти к основному содержимому

Retrieval Augmented Generation (RAG), Быстрый старт

В современном мире объём доступной информации растёт в геометрической прогрессии, и зачастую важные детали теряются в потоке данных. RAG — это инновационный подход, который сочетает в себе силу векторного поиска и языковых моделей, позволяя получать релевантные ответы из огромных баз знаний за считанные секунды. Освойте RAG, чтобы ваш чат-бот стал не просто источником случайных фактов, а настоящим экспертом, способным отвечать точно, быстро и убедительно.

В 2025 году знание RAG требуют в 90% GenAI вакансий

Questions​

  • На какие шаги разбит RAG?
  • Зачем нужна A (Augmentation)?
  • Как работает R (Retrieve)?
  • Что нужно сделать с данными, чтобы делать их Retrieve?

Steps​

1. Watch 2 videos​

У меня есть инструкция к кофемашине длиной 30 мегатокенов... но я не хочу каждый раз передавать ее в запросе - что мне делать? Посмотретие первое видео - и узнаете!

This is David's most beloved channel on YouTube. ⬆️

2. Play with RAG!​

RAG Playground

3. How to work with ipynb?​

Ipynb (Interactive Python Notebook) - это интерактивный блокнот, который позволяет вам писать код, текст, математику и результаты в одном документе.

Есть два пути работать с ipynb:

  1. Google Colab - в любом браузере
  2. VS Code - локально

4. Now let's create our own RAG!​

Replicate the following ipynb, play with the code:

  1. https://python.langchain.com/docs/tutorials/rag/
  2. ✦ https://python.langchain.com/docs/tutorials/qa_chat_history/

Extra Steps​

Now we know...​

Теперь вы знаете, как работает RAG, и что означает каждая буква. Давайте двигаться дальше!

Exercises​

In next modules...​

  1. Зачем нужен RAG? - узнаем, когда нам нужен RAG-подход, а когда другие методы
  2. Эмбеддинги и векторные базы данных - узнаем, как тексты превращаются в векторы и как их хранить
  3. ✦ Предобработка данных - узнаем, как подготовить данные для RAG
  4. ✦ Гибридный RAG - не только векторами едины!
  5. ✦ Работа с структурированными данными - узнаем, как, сделать RAG с огромными таблицами
  6. ✦ Работа с другими (кроме только текста) неструктурированными данными - узнаем, как сделать RAG с изображениями, аудио и видео