Скачать или смотреть Как понять RAG за 18 минут, даже если ты никогда не слышал про эмбеддинги

Современные ИИ-ассистенты (ChatGPT, Claude, Gemini) умеют искать в интернете, анализировать документы и писать код, но не знают ничего о ваших внутренних API, корпоративных политиках или технической документации компании. В этом видео разбираем технологию RAG (Retrieval Augmented Generation), которая превращает языковые модели из "слепых" генераторов текста в мощные инструменты для работы с корпоративными знаниями. Показываю, как работают векторные базы данных, эмбеддинги и продвинутые техники оптимизации RAG-систем.

Узнайте, как построить мост между языковыми моделями и реальными бизнес-данными и превратить ИИ из генератора текста в инструмент для работы со знаниями.

Таймкоды:
0:00 — Введение: почему ИИ не видит ваши корпоративные данные
1:16 — Иллюстрация RAG: как я сдавал экзамен со скрытым динамиком в ухе
3:56 — Почему даже умный ИИ остаётся слепым
5:02 — Как работает RAG: чанки, эмбеддинги и векторные базы
7:18 — Полная цепочка работы RAG-системы
9:21 — Продвинутые техники: гибридный поиск, реранкинг, семантическое разбиение
13:19 — Как оценить качество: фреймворк Ragas
15:42 — Production: кэширование, мониторинг и безопасность данных
17:52 — Итоги и выводы