Добавить
Уведомления

Работа чат-бота на основе корпоративных данных с применением подходов RAG и LangChain

В этом стриме мы расскажем, как создать чат-бота, который может отвечать на вопросы на основе корпоративных данных, используя подходы RAG (Retrieval-Augmented Generation) и LangChain. RAG - это метод, который сочетает в себе извлечение и генерацию текста, позволяя чат-боту выбирать релевантные документы из большого корпуса данных и использовать их для генерации ответов. Мы покажем, как обучить и применить RAG на примере чат-бота, который может отвечать на вопросы о продуктах и услугах компании. Мы также обсудим преимущества и недостатки RAG, а также возможные альтернативы и улучшения.

12+
77 просмотров
2 года назад
12+
77 просмотров
2 года назад

В этом стриме мы расскажем, как создать чат-бота, который может отвечать на вопросы на основе корпоративных данных, используя подходы RAG (Retrieval-Augmented Generation) и LangChain. RAG - это метод, который сочетает в себе извлечение и генерацию текста, позволяя чат-боту выбирать релевантные документы из большого корпуса данных и использовать их для генерации ответов. Мы покажем, как обучить и применить RAG на примере чат-бота, который может отвечать на вопросы о продуктах и услугах компании. Мы также обсудим преимущества и недостатки RAG, а также возможные альтернативы и улучшения.

, чтобы оставлять комментарии