​​Интегрируем свои данные в LLM с помощью RAG
 
В данной статье рассматривается вопрос добавления собственных данных в предобученные языковые модели при помощи метода RAG (Retrieval Augmented Generation).
 
Автор подробно анализирует концепцию RAG и показывает, как этот подход внедрить на практике с использованием API OpenAI и сервиса Azure Cognitive Search. Материал объясняется на примере чат-бота, который даёт пользователям дополнительную информацию о продукции конкретной компании.
 
А для ещё более глубокого понимания RAG рекомендуем обратить внимание на это учебное пособие от FreecodeCamp.

#rag #llm

Это было вопросом времени: SQL-запросы из естественного языка

На HuggingFace появилась Text-to-SQL-модель ChatDB на 6.91 млрд. параметров, что позволяет превращать обычный текстовый запрос к БД в SQL-выражение:

Вопрос: Покажи день, в который пришло больше всего пользователей

Ответ:

SELECT created_at::DATE AS day, COUNT(*) AS user_count
FROM users
GROUP BY day
ORDER BY user_count DESC
LIMIT 1;

#sql #llm