063. Расширяем контекст LLM: от RAG до агентов — как победить ограничения AI?
Artikel konnten nicht hinzugefügt werden
Der Titel konnte nicht zum Warenkorb hinzugefügt werden.
Der Titel konnte nicht zum Merkzettel hinzugefügt werden.
„Von Wunschzettel entfernen“ fehlgeschlagen.
„Podcast folgen“ fehlgeschlagen
„Podcast nicht mehr folgen“ fehlgeschlagen
063. Расширяем контекст LLM: от RAG до агентов — как победить ограничения AI?
-
Gesprochen von:
-
Von:
Über diesen Titel
Думаете, увеличение контекстного окна до миллионов токенов решает все проблемы? На самом деле модели всё равно теряют фокус, упускают важные детали в середине и страдают от информационной перегрузки!
В этом выпуске обсуждаем:
-
🔹 Retrieval-Augmented Generation (RAG): как эта технология борется с "галлюцинациями" и устаревшими данными, обогащая ответы AI.
-
💡 GraphRAG: почему семантические графы — это следующий шаг в понимании сложных связей в данных, и как это меняет игру.
-
🎧 Tools и Function Calling: как научить модель взаимодействовать с внешним миром, получать актуальную информацию и выполнять действия через API.
-
💬 AI-агенты: как мы переходим от простых диалоговых сценариев к автономным системам, способным самостоятельно планировать и выполнять задачи.
Этот выпуск будет особенно полезен разработчикам и архитекторам, которые хотят создавать более умные и автономные AI-решения, используя такие инструменты, как Amazon Bedrock.
💡 Узнаете, почему Nova Micro в 27 раз дешевле популярных моделей и как правильно декомпозировать документы для векторного поиска с учётом прав доступа.
Навигация для Podbean: (0:00) Introduction (3:15) Проблема ограниченного контекста в LLM (8:40) Что такое RAG и как он обогащает запросы? (15:20) GraphRAG: новый уровень работы с данными через графы (22:10) Tools и Function Calling: как научить LLM действовать? (28:55) От диалоговых флоу к автономным AI-агентам (35:30) Анонс следующего эпизода: что такое MCP?
Навигация для YouTube: 00:00:00 - Начало 00:03:15 - Проблема ограниченного контекста в LLM 00:08:40 - Что такое RAG и как он обогащает запросы? 00:15:20 - GraphRAG: новый уровень работы с данными через графы 00:22:10 - Tools и Function Calling: как научить LLM действовать? 00:28:55 - От диалоговых флоу к автономным AI-агентам 00:35:30 - Анонс следующего эпизода: что такое MCP?
🎧 Слушайте на любимой платформе:
• YouTube
• Podbean
• Apple Podcast
• Яндекс.Музыка
• Spotify
• 💬 Какие подходы к расширению контекста используете вы? Пробовали Graph RAG в продакшене?
#AWS #AI #RAG #GraphRAG #LLM
