A felvétel betekintést nyújt a retrieval augmented generation (RAG) technológia világába, és bemutatja, hogyan használható egyedi AI-ügynökök tudás- és dokumentumkereséseiben.
Részletesen ismerteti, milyen sokféle RAG-stratégia létezik, kitérve többek között a re-ranking algoritmusokra, a tudásgráfokra és a lekérdezésbővítés módszereire. A tartalom kiemeli a különféle adat-előkészítési és keresési stratégiák előnyeit, valamint bemutatja, milyen kompromisszumokkal jár ezek kombinálása.
A néző betekintést kaphat abba, hogyan működnek a chunking stratégiák, milyen lehetőségek vannak a lekérdezések pontosítására, és hogyan használhatók a tudásgráfok vagy a kontextuális rich chunking. A videó segít megérteni, milyen esetekben érdemes különböző technikákat ötvözni, és mik lehetnek ezek lehetséges buktatói.
Felmerül az a kérdés is, hogy mennyit számít a személyre szabott embedding modellek finomhangolása, illetve hogyan lehet automatizált keresési visszacsatolási hurkokkal javítani a találatok relevanciáját.
A bemutatott stratégiák alkalmazhatósága és hatékonysága változó, így a videó végigvezeti a nézőt többrétegű döntési pontokon és teendőkön, amelyek befolyásolhatják a saját optimalizált RAG-rendszer kialakítását.
