Notice: file_put_contents(): Write of 4424 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 16384 of 20808 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Инвестиции MegaStrategy@Mega_Strategy P.1862
MEGA_STRATEGY Telegram 1862
​​🧠 А что такое RAG? 🤖

🗂️ Расшифровка без паники
RAG — Retrieval-Augmented Generation, в переводе: генерация с дополнением из поиска.
Это способ сделать большие языковые модели — такие как GPT — умнее. Они не просто отвечают по памяти, а сначала ищут информацию в базе, а уже потом формируют ответ. Как умный помощник с отличным поиском и вежливой речью.

📚 Почему без этого уже никуда
Обычные языковые модели обучены на огромных объёмах текста. Но они не знают всего. Например, не знают, что у тебя в компании отпуск оформляется через портал HR, а отчёты сдаются не по шаблону, а по внутренней инструкции.
Вот здесь и включается RAG: он ищет нужную информацию внутри твоих документов, знаний и баз, а потом выдает связный, понятный ответ. И не фантазирует, как это бывает у LLM "из коробки".

📌 Пример — на пальцах
Представим, что ты работаешь в компании, где есть внутренняя база знаний: инструкции, шаблоны, памятки. Сотрудник спрашивает: «Как оформить командировку?»
Обычный бот может начать путаться. А модель с RAG найдет нужный документ, вытащит оттуда нужный пункт и сформулирует ответ человеческим языком. Быстро, точно, без ошибок.

🧩 Где это уже работает
— В банках — для поддержки операторов и автоматизации справок.
— В ИТ-компаниях — для помощи разработчикам и техподдержке.
— В юридических и медицинских организациях — для поиска по внутренним базам документов.
— В инвестициях — чтобы давать точные ответы на вопросы о компании, не путая даты, цифры и названия.

⚙️ Почему все заговорили про RAG
Потому что это альтернатива огромным и дорогим системам поиска и классификации. Это «умная надстройка», которую можно обучить на твоих собственных данных: загружай внутреннюю базу — и получай интеллектуального ассистента.
RAG не просто ускоряет работу. Он снижает ошибки, экономит время, делает бизнес-процессы более прозрачными.
Идеальный союз ИИ и корпоративных знаний.

💡 А главное — он может работать даже в офлайне, без доступа к интернету.
Что критично для многих компаний. Особенно если внутри хранится то, что лучше не светить наружу.

Лайкай 👍 комментируй 💬 использовали ли вы RAG в работе? А может, после этого поста захотелось попробовать?

#новичкам #обучение #megait #мегаайти
👍31🔥1👏1



tgoop.com/Mega_Strategy/1862
Create:
Last Update:

​​🧠 А что такое RAG? 🤖

🗂️ Расшифровка без паники
RAG — Retrieval-Augmented Generation, в переводе: генерация с дополнением из поиска.
Это способ сделать большие языковые модели — такие как GPT — умнее. Они не просто отвечают по памяти, а сначала ищут информацию в базе, а уже потом формируют ответ. Как умный помощник с отличным поиском и вежливой речью.

📚 Почему без этого уже никуда
Обычные языковые модели обучены на огромных объёмах текста. Но они не знают всего. Например, не знают, что у тебя в компании отпуск оформляется через портал HR, а отчёты сдаются не по шаблону, а по внутренней инструкции.
Вот здесь и включается RAG: он ищет нужную информацию внутри твоих документов, знаний и баз, а потом выдает связный, понятный ответ. И не фантазирует, как это бывает у LLM "из коробки".

📌 Пример — на пальцах
Представим, что ты работаешь в компании, где есть внутренняя база знаний: инструкции, шаблоны, памятки. Сотрудник спрашивает: «Как оформить командировку?»
Обычный бот может начать путаться. А модель с RAG найдет нужный документ, вытащит оттуда нужный пункт и сформулирует ответ человеческим языком. Быстро, точно, без ошибок.

🧩 Где это уже работает
— В банках — для поддержки операторов и автоматизации справок.
— В ИТ-компаниях — для помощи разработчикам и техподдержке.
— В юридических и медицинских организациях — для поиска по внутренним базам документов.
— В инвестициях — чтобы давать точные ответы на вопросы о компании, не путая даты, цифры и названия.

⚙️ Почему все заговорили про RAG
Потому что это альтернатива огромным и дорогим системам поиска и классификации. Это «умная надстройка», которую можно обучить на твоих собственных данных: загружай внутреннюю базу — и получай интеллектуального ассистента.
RAG не просто ускоряет работу. Он снижает ошибки, экономит время, делает бизнес-процессы более прозрачными.
Идеальный союз ИИ и корпоративных знаний.

💡 А главное — он может работать даже в офлайне, без доступа к интернету.
Что критично для многих компаний. Особенно если внутри хранится то, что лучше не светить наружу.

Лайкай 👍 комментируй 💬 использовали ли вы RAG в работе? А может, после этого поста захотелось попробовать?

#новичкам #обучение #megait #мегаайти

BY Инвестиции MegaStrategy




Share with your friend now:
tgoop.com/Mega_Strategy/1862

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Although some crypto traders have moved toward screaming as a coping mechanism, several mental health experts call this therapy a pseudoscience. The crypto community finds its way to engage in one or the other way and share its feelings with other fellow members. With the “Bear Market Screaming Therapy Group,” we’ve now transcended language. Telegram offers a powerful toolset that allows businesses to create and manage channels, groups, and bots to broadcast messages, engage in conversations, and offer reliable customer support via bots. Ng, who had pleaded not guilty to all charges, had been detained for more than 20 months. His channel was said to have contained around 120 messages and photos that incited others to vandalise pro-government shops and commit criminal damage targeting police stations. Over 33,000 people sent out over 1,000 doxxing messages in the group. Although the administrators tried to delete all of the messages, the posting speed was far too much for them to keep up.
from us


Telegram Инвестиции MegaStrategy
FROM American