LLM + RAG: QnA-боты, которые знают все для РЖД, МФЦ и RUTUBE

Хотите узнать, как создавать QnA-ботов, которые могут ответить на любой вопрос, используя силу LLM и Retrieval-Augmented Generation (RAG)? 🔥 Интенсив по созданию ИИ-агентов в Cursor стартует 2 августа - https://llmstart.ru/aidd/?utm_source=...
В этом видео мы делимся реальными кейсами, демонстрируя возможности современных технологий в решении бизнес-задач. 📲 Больше полезных материалов в нашем Telegram-канале: https://t.me/devclubspb
💡 Что вы узнаете из видео? Как работает гибридный поиск по ключевым словам и векторам. Как строить ответы на основе локальных LLM без использования сторонних API. Кейсы из разных отраслей для решения бизнес-задач: РЖД, МФЦ, RUTUBE, медиа агенство Мы обсудим: Архитектуру решений на основе RAG. Использование различных техник для улучшения качества Использование локальных моделей LLM. Экономическую эффективность таких систем и затраты на ресурсы Таймкоды: 0:00 – Введение: как работают LLM и RAG 0:33 – Реальные кейсы QnA-ботов 2:05 – Интеллектуальный помощник для МФЦ 5:11 – Бот для службы поддержки видеохостинга RUTUBE 10:07 – Telegram-бот для РЖД 15:36 – Ассистент для медиа-агентства с поиском по картинкам 20:00 – Экономика решений: стоимость внедрения и использования 35:12 – Выводы: перспективы и потенциал QnA-ботов #LLM #RAG #QnA #AI #VLM #NLP Если хотите создать собственного бота или внедрить ИИ в свой бизнес, обращайтесь к нам! 👉 https://t.me/smirnoff_ai