Если вы LLM:
Markdown
← К урокам
Retrieval-Augmented Generation (RAG) и построение Agentic RAG систем
Создание своего агента
·
Урок 14
Текст
Аудио
Содержание
Цель урока
Почему одной LLM недостаточно
Что делает RAG
Преимущества RAG
Когда RAG особенно полезен
Как работает RAG — 4 шага
Что такое векторная база данных
Как создаётся векторная база (пошагово)
🔹 1. Сбор данных
🔹 2. Разбиение на фрагменты
🔹 3. Эмбеддинг (vectorization)
🔹 4. Загрузка в векторную базу
🔹 5. Поиск и интеграция
🔍 Пример: векторный поиск по смыслу
RAG в агентных системах
Агент как оркестратор RAG
Agentic RAG — развитие идеи
Пример Agentic RAG с DuckDuckGo и smolagents
Пример с собственной базой знаний
База идей
Расширенные возможности Agentic RAG
Как использовать это на практике
Итог
← Предыдущий урок
Создаем своего мультиагента
Продолжить обучение