Локальный RAG (Retrieval-Augmented Generation) и Агенты

🚀 Запускаем полностью локального помощника по технологии RAG с агентской схемой. Используем: ✨ Ollama. ✨ llama3.2:3b-instruct-fp16. ✨ LangChain и LangGraph ✨Embeddings: модель intfloat/multilingual-e5-large с HuggingFace. ✨Tavily: Поисковая систему для Web поиска, оптимизированная для LLM и RAG. 🚀 Исходники см. здесь: https://github.com/kvoloshenko/Local_... ✨ Что еще изучить и посмотреть: · AI Agents:    • AutoGen. Multi-agent framework. Создание с...   · LlamaIndex:    • Создание агентского RAG с Llamaindex. Пост...   · OpenAI API (API ChatGPT):    • Концепты использования OpenAI API (API Cha...   · RAG (Retrieval-Augmented Generation):    • Использование ChatGPT API в приложениях. R...   · Ollama:    • Ollama: Command line сервер для запуска ло...   · Flowise:    • Создание нейро-помощника без программирования   · LM Studio:    • LM Studio | Запускаем локально Open Source...   · TextGen WebUI:    • TextGen WebUI. Как автоматизировать устано...   ✨Внимание: 1.Если вы испытываете проблемы с просмотром ранее опубликованного видео в связи с замедлением Youtube, пишите в кометы под нужным постом в Телеграм - и я залью туда это видео. 2.Приглашаю в Телеграм общаться по этой теме: https://t.me/AiExp01 3.Чат находится здесь: https://t.me/AiExp02