Продвинутые техники RAG и введение в GraphRAG // Демо-занятие курса «NLP. Advanced»

-Архитектура современных RAG-систем: retrieval, embeddings, генерация и узкие места классического подхода. -Ограничения стандартного RAG и причины перехода к графовым представлениям знаний. -Введение в GraphRAG: базовые идеи, компоненты и сценарии применения. Кому будет полезен вебинар: -Практикующим Data Science и ML-специалистам, работающим с LLM и системами генерации текста. -Выпускникам курсов Machine Learning (Professional / Advanced) и NLP, которые хотят углубить знания по современным LLM-подходам. -ИТ-специалистам и инженерам, внедряющим LLM-решения для работы с текстовыми данными и корпоративными знаниями. Что узнают участники и где смогут применить: -Поймут, в каких задачах классический RAG перестаёт быть эффективным и почему. -Получат представление о GraphRAG и о том, как графы знаний улучшают качество retrieval и генерации. -Смогут использовать полученные подходы при проектировании и развитии LLM-систем для поиска, QA и аналитики в реальных проектах. «NLP. Advanced» - https://otus.pw/wavf/ Преподаватель: Андрей Носов - AI Architect, Raft Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/gnQm/ Следите за новостями проекта: → VK: https://vk.com/otusru → Telegram: https://t.me/Otusjava → Хабр: https://otus.pw/S0nM/