Из чего состоят современные чат-боты для ответов на вопросы на основе ваших корпоративных баз знаний

Для кого вебинар? Для ML-специалистов, аналитиков, разработчиков, продакт-менеджеров, проджект-менеджеров. О чем вебинар? Получать доступ к большим базам знаний не через поиск, а через чат-бот — более быстрый в использовании и дешевый в разработке способ получать информацию после появления ChatGPT. На вебинаре: 🔹рассмотрим, что лежит в основе таких чат-ботов; 🔹разберем концепцию RAG (Retrieve Augmented Generation); 🔹узнаем, как построить такую систему самостоятельно на Python с помощью фреймворка LlamaIndex. ⚡️Спикер — Геннадий Штех: 🔸научный руководитель направления по работе с технологиями машинного обучения в Embedika. Таймкоды: 01:00 - Знакомство со спикером и темой вебинара 02:03 - Что такое QA (Question Answering)? 03:20 - Что такое RAG (Retrieval Augemented Generation)? 04:45 - Зачем нужны RAG? 07:05 - Из каких компонентов состоит RAG? 13:12 - Как происходит ранжирование на примере двух доку