Скачать или смотреть Объяснение агентного сегментирования: более интеллектуальное разделение текста для систем ИИ и RAG.

Метод Agentic Chunking меняет подход к обработке больших документов системами искусственного интеллекта. В отличие от традиционных методов сегментации, которые разделяют текст по фиксированным токенам или ограничениям по символам, Agentic Chunking использует агентов ИИ для интеллектуального определения того, где, как и почему следует разделять контент.

В этом видео вы узнаете:

Что такое Agentic Chunking (простыми словами)

Почему традиционная сегментация не работает со сложными документами

Как работает Agentic Chunking шаг за шагом

Agentic Chunking против семантической и фиксированной сегментации

Почему Agentic Chunking критически важен для систем Agentic RAG

Реальные примеры использования в корпоративном ИИ, PDF-файлах и базах знаний

Если вы работаете с LLM, конвейерами RAG, LangChain, LangGraph, n8n или агентами ИИ, это видео поможет вам проектировать более точные и надежные системы ИИ.

👉 Идеально подходит для инженеров ИИ, специалистов по машинному обучению и разработчиков программного обеспечения, создающих приложения GenAI производственного уровня.