Retrieval, rerankers, and RAG tips and tricks | Data Brew | Episode 39
Échec de l'ajout au panier.
Veuillez réessayer plus tard
Échec de l'ajout à la liste d'envies.
Veuillez réessayer plus tard
Échec de la suppression de la liste d’envies.
Veuillez réessayer plus tard
Échec du suivi du balado
Ne plus suivre le balado a échoué
Retrieval, rerankers, and RAG tips and tricks | Data Brew | Episode 39
-
Narrateur(s):
-
Auteur(s):
À propos de cet audio
In this episode, Andrew Drozdov, Research Scientist at Databricks, explores how Retrieval Augmented Generation (RAG) enhances AI models by integrating retrieval capabilities for improved response accuracy and relevance.
Highlights include:
- Addressing LLM limitations by injecting relevant external information.
- Optimizing document chunking, embedding, and query generation for RAG.
- Improving retrieval systems with embeddings and fine-tuning techniques.
- Enhancing search results using re-rankers and retrieval diagnostics.
- Applying RAG strategies in enterprise AI for domain-specific improvements.
Ce que les auditeurs disent de Retrieval, rerankers, and RAG tips and tricks | Data Brew | Episode 39
Moyenne des évaluations de clientsÉvaluations – Cliquez sur les onglets pour changer la source des évaluations.
Il n'y a pas encore de critiques pour ce titre.