Лучший на сегодняшний день метод RAG? Объяснение контекстного поиска Anthropic!

Компания Anthropic запустила новый механизм поиска, называемый контекстным поиском, который сочетает стратегии фрагментации с повторным ранжированием для значительного повышения производительности. В этом видео я объясняю, как этот метод повышает точность поиска, включая практические шаги внедрения и результаты тестов. Узнайте, как оптимизировать ваши системы RAG, добавляя контекстное встраивание, индексацию BM25 на основе ключевых слов и повторное ранжирование для достижения наилучших результатов. ССЫЛКИ: https://www.anthropic.com/news/contex... https://github.com/anthropics/anthrop...    • Is This the End of RAG? Anthropic's NEW Pr...      • Advanced RAG with ColBERT in LangChain and...      • ColPali: Vision-Based RAG System For Compl...   💻 Курс RAG Beyond Basics: https://prompt-s-site.thinkific.com/c... Давайте общаться: 🦾 Discord:   / discord   ☕ Угостите меня кофе: https://ko-fi.com/promptengineering |🔴 Patreon:   / promptengineering   💼Консалтинг: https://calendly.com/engineerprompt/c... 📧 Контакт для бизнеса: engineerprompt@gmail.com Стать участником: http://tinyurl.com/y5h28s6h 💻 Предварительно настроенная виртуальная машина localGPT: https://bit.ly/localGPT (используйте код: PromptEngineering, чтобы получить скидку 50%). Подпишитесь на рассылку новостей localgpt: https://tally.so/r/3y9bb0 00:00 Введение в контекстный поиск 00:20 Понимание систем RAG 00:55 Сочетание семантического поиска и поиска по ключевым словам 01:44 Проблемы стандартных систем RAG 02:48 Подход Anthropic к контекстному поиску 03:37 Реализация контекстного поиска 07:06 Повышение производительности и контрольные показатели 09:02 Рекомендации по системам RAG 12:48 Пример кода и практическая реализация 15:21 Заключение и заключительные мысли Все интересные видео: Всё о LangChain:    • LangChain   Всё о LLM:    • Large Language Models   Всё о поездке:    • MidJourney Tutorials   Создание изображений с помощью ИИ:    • AI Image Generation Tutorials