800+ годин навчання RAG + Agentic Design за 42 хвилини (майстер-клас n8n)

Опис:

👉 Отримайте наші розширені робочі процеси RAG та дізнайтеся, як реалізувати ці шаблони в n8n, у нашій спільноті Не існує універсального підходу до RAG, і вибір неправильного шаблону з самого початку прирече вас на невдачу. У цьому вичерпному поглибленому огляді ви дізнаєтеся про 9 основних шаблонів проектування RAG, які охоплюють кожен випадок використання, від базового наївного RAG до найсучасніших багатоагентних систем. Я покажу вам, коли саме використовувати кожен шаблон, чому вибір вашої моделі визначає весь дизайн вашої системи та як збалансувати критичні компроміси між інтелектом, швидкістю та вартістю. 🎯 Що ви опануєте: ✅ Чому вибір моделі (малі та передові LLM) фундаментально формує вашу RAG-архітектуру ✅ Як узгодити RAG-шаблони з вашими конкретними пріоритетами варіантів використання ✅ Коли слід пріоритезувати швидкість, точність та вартість у проектуванні вашої системи ✅ 9 повних RAG-шаблонів проектування з реальними реалізаціями n8n ✅ Розширені стратегії багатоагентної оркестрації ✅ Маршрутизація запитів, трансформація, об'єднання та верифікація RAG ✅ Як уникнути пасток, які роблять RAG-системи ненадійними 💡 Реальні варіанти використання: 1. Чат-бот, орієнтований на клієнта - блискавично швидкі відповіді з маршрутизацією запитів та верифікацією відповідей 2. Помічник/другий пілот зі штучним інтелектом - висока точність для юридичних відділів з ітеративним пошуком 3. Автоматизація штучного інтелекту - фонові RAG-системи, вбудовані в робочі процеси контенту 4. Повністю локальний RAG - системи з обмеженими ресурсами та оптимальним вибором моделі 📋 9 RAG-шаблонів проектування: 1. Наївний RAG - основа (і чому) (це рідко буває достатньо) 2. Трансформація запитів, об'єднання RAG та перевірка відповіді - забезпечення обґрунтованих, точних відповідей 3. Ітеративний пошук - коли одного проходу недостатньо 4. Адаптивний пошук - динамічне прийняття рішень для пошуку 5. Агентний RAG - недетерміновані системи з контролем над пошуком. 6. Гібридний RAG - системи, які можуть отримувати дані з різних типів баз знань (графових, структурованих, семантичних тощо) 7. Багатоагентний RAG з субагентами - розподіл когнітивного навантаження 8. Багатоагентний RAG з послідовним ланцюжком - спеціалізовані агенти в детермінованих потоках 9. Багатоагентний RAG з маршрутизацією - інтелектуальний розподіл запитів Плюс бонусне охоплення: Self-RAG, CorrectiveRAG, Guardrails, Human-in-the-Loop, Context Expansion та Deep RAG! 🔗 Корисні посилання: Відео про розширення контексту: Відео про RAG у масштабі: Динамічний гібридний пошук: ⏱️ Мітки часу: 00:00 - Вступ 02:48 - Варіанти використання та пріоритети 07:21 - 1. Наївний RAG 10:13 - 2. Трансформація запитів та перевірка відповіді 19:48 - 3. Ітеративний пошук 21:14 - 4. Адаптивний пошук 25:25 - 5-6. Агентний + Гібридний RAG 31:24 - 7. Багатоагентний RAG з субагентом 36:10 - 8. Багатоагентний RAG з послідовним ланцюжком 38:28 - 9. Багатоагентний RAG з маршрутизацією 40:02 - Бонус: Інші шаблони 💬 Запитання чи коментарі? Залиште їх нижче! Я читаю кожен коментар і люблю чути про те, які RAG-системи ви створюєте та які шаблони найкраще підходять для ваших випадків використання. 📢 Якщо ви вважаєте це корисним: 👍 Поставте лайк цьому відео 🔔 Підпишіться, щоб отримувати більше просунутого контенту про автоматизацію ШІ 📤 Поділіться з кимось, хто створює RAG-системи