800+ часов обучения RAG + Agentic Design за 42 минуты (мастер-класс n8n)

Описание:

👉 Ознакомьтесь с нашими расширенными рабочими процессами RAG и узнайте, как реализовать эти шаблоны в n8n, в нашем сообществе Универсального подхода к RAG не существует, и выбор неправильного шаблона с самого начала обрекает вас на провал. В этом подробном и подробном руководстве вы изучите 9 основных шаблонов проектирования RAG, которые охватывают все варианты использования, от простых RAG до современных многоагентных систем. Я покажу вам, когда именно следует использовать каждый шаблон, почему выбор модели определяет всю конструкцию вашей системы и как найти баланс между интеллектуальностью, скоростью и стоимостью. 🎯 Что вы освоите: ✅ Почему выбор модели (малые или передовые LLM) фундаментально определяет архитектуру вашей RAG ✅ Как сопоставить шаблоны RAG с приоритетами ваших конкретных вариантов использования ✅ Когда следует отдавать приоритет скорости, точности или стоимости при проектировании вашей системы ✅ 9 полных шаблонов проектирования RAG с реальными реализациями n8n ✅ Расширенные стратегии оркестровки мультиагентных систем ✅ Маршрутизация запросов, преобразование, слияние и верификация RAG ✅ Как избежать ловушек, делающих системы RAG ненадежными 💡 Рассмотренные реальные примеры использования: 1. Чат-бот для взаимодействия с клиентами — молниеносные ответы с маршрутизацией запросов и проверкой ответов 2. Помощник/второй пилот на основе ИИ — высокая точность для юридических отделов с итеративным поиском 3. Автоматизация на основе ИИ — фоновые системы RAG, встроенные в рабочие процессы с контентом 4. Полностью локальный RAG — системы с ограниченными ресурсами и оптимальной моделью Выборка 📋 9 шаблонов проектирования RAG: 1. Наивный RAG — основа (и почему этого редко бывает достаточно) 2. Преобразование запросов, слияние RAG и проверка ответов — обеспечение обоснованных и точных ответов 3. Итеративный поиск — когда одного прохода недостаточно 4. Адаптивный поиск — динамическое принятие решений при поиске 5. Агентный RAG — недетерминированные системы с контролем поиска. 6. Гибридный RAG — системы, способные извлекать данные из баз знаний различных типов (графовых, структурированных, семантических и т. д.). 7. Многоагентный RAG с субагентами — распределение когнитивной нагрузки. 8. Многоагентный RAG с последовательной цепочкой — специализированные агенты в детерминированных потоках. 9. Многоагентный RAG с маршрутизацией — интеллектуальное распределение запросов. Плюс бонусное покрытие: Self-RAG, CorrectiveRAG, Guardrails, Human-in-the-Loop, Context Expansion и Deep RAG! 🔗 Полезные ссылки: Видео о расширении контекста: Видео о масштабном поиске RAG: Динамический гибридный поиск: ⏱️ Временные метки: 00:00 — Введение 02:48 — Примеры использования и приоритеты 07:21 — 1. Наивный RAG 10:13 — 2. Преобразование запроса и проверка ответа 19:48 — 3. Итеративный поиск 21:14 — 4. Адаптивный поиск 25:25 — 5-6. Агентный + гибридный RAG 31:24 - 7. Многоагентный RAG с подагентом 36:10 - 8. Многоагентный RAG с последовательной цепочкой 38:28 - 9. Многоагентный RAG с маршрутизацией 40:02 - Бонус: другие шаблоны 💬 Вопросы или комментарии? Оставьте их ниже! Я читаю каждый комментарий и с удовольствием читаю о том, какие системы RAG вы разрабатываете и какие шаблоны лучше всего подходят для ваших сценариев использования. 📢 Если вам было полезно: 👍 Поставьте лайк этому видео 🔔 Подпишитесь на более продвинутый контент об автоматизации ИИ 📤 Поделитесь с теми, кто разрабатывает системы RAG