RAG без ебмедингов В следующий четверг у нас Николай Шейко из офигенного канала по AI "AI и грабли". Вот что расскажет: "В индустрии давно укоренилось мнение, что Retrieval-Augmented Generation (RAG) = эмбеддинги. Но что, если поиск по эмбеддингам — не всегда лучшее решение? В этом вебинаре я расскажу, как можно строить RAG без единого эмбеддинга, используя только легкие LLM с structured output. Например, я запускал LLM поверх сырого контента (вроде PDF), разбивал его на страницы и делал классификацию релевантности прямо в модели. Такой способ давал ощутимо лучшее качество, особенно когда нужна агрегация".

Мы обсудим: • Почему эмбеддинги часто не работают так, как хочется • Как использовать LLM как search engine без векторных БД • Что такое structured output и как он помогает • Кейсы, где подход без эмбеддингов оказался сильнее (вплоть до призовых мест на Enterprise RAG Challenge) • Когда всё же стоит вернуться к классике с векторками.

Четверг, 14 августа, 15-00)

Ставьте нотификейшн или добавляйте в <a href="https://www.google.com/calendar/render?action=TEMPLATE&text=Вебинар:+RAG+без+эмбеддингов&dates=20250810T170000Z/20250810T180000Z&details=Разберем+альтернативные+подходы+к+RAG+без+эмбеддингов,+structured+output,+и+почему+иногда+это+лучше+классики.+Подробнее:+ ура у нас снова разрабская тема)

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки