Первой практической штукой, которую мы сделаем, будет RAG система
RAG (Retrieval-Augmented Generation) – это подход, при котором искусственный интеллект сначала находит нужную информацию в базе данных или документах (retrieval), а затем использует её для генерации ответа (generation).
Простыми словами, это способ “научить” модель отвечать с опорой на реальные данные, а не только на то, что она запомнила при обучении.
RAG-системы применяются в чат-ботах, справочных ассистентах и корпоративных поисках — чтобы AI давал точные, актуальные и обоснованные ответы, цитируя источник, а не "выдумывал" их.
Чтобы перейти к практике, нам в любом случае придётся разобраться с тем что такое: AI модель, в чем разница между AI моделью и нейросетью и понять понять какие вообще бывают модели. Всё это я расписал в конспекте, который прикрепляю снизу
Скорее всего, это будет самая простая часть конспектов. Но она нужна чтобы заложить начальный фундамент и хотя бы не путаться в понятиях
Читать: AI модели для чайников
SemolinaCode | Chat | YouTube | HowToCode | Prop