🤔 Чому ваш AI-бот може відповідати неточно? Бо більшість рішень на базі LLM дають загальні відповіді

🤔 Чому ваш AI-бот може відповідати неточно? Бо більшість рішень на базі LLM дають загальні відповіді, вигадують або не враховують контекст. І тут з’являється RAG (Retrieval-Augmented Generation) — підхід, який дозволяє моделі відповідати не «з голови», а на основі вашої бази даних.

Навчіться підключати власні дані, будувати retrieval і створювати AI-системи з передбачуваною якістю відповідей, — на курсі «Розробка RAG-агентів» від robot_dreams.

Після 15 занять ви дізнаєтеся:
– як підключити свої дані до моделі
– як налаштувати пошук, щоб знаходився релевантний контекст
– як зменшити галюцинації і підвищити точність відповідей
– як зібрати чат-бота або AI-рішення під реальний сценарій.

Лекторка — Ганна Ястребова, Senior AI/ML Engineer у NEWWORK Software Inc. З досвідом у понад 20 років в Data Science, математичному моделюванні та AI. Має реальний досвід побудови production-grade LLM, RAG і multi-agent систем

Старт: 3 липня

Деталі, програма та реєстрація ⬅️