AIJupyter Notebook★ 31
avi350751/What-Is-RAG
RAG: концепции и реализация
Репозиторий объясняет подходы Retrieval‑Augmented Generation (RAG) и предоставляет Jupyter‑ноутбуки с примерами кода. Показывает интеграцию с LLMs и векторными БД.
// КЛЮЧЕВЫЕ ОСОБЕННОСТИ
- Подробное объяснение теории RAG: retrieval, generation и их взаимодействие
- Jupyter‑ноутбуки с готовым кодом для быстрого старта и экспериментов
- Сравнение популярных архитектур RAG: naive, re-rank, iterative и гибридные
- Интеграция с LLMs (GPT, LLaMA) и векторными БД (FAISS, Pinecone)
Новые репозитории каждые 30 минут
REDDYX AI сканирует GitHub 24/7 и присылает лучшие AI/ML/Web3 проекты в Telegram.
Подписаться в Telegram