Self-Reflective RAG на базе LangGraph: как построить надежный графовый пайплайн для ИИ ассистента? При создании ИИ астестинов на базе LLM существуют отрасли и сценарии, где точность ответа критически важна, а ошибки просто недопустимы. Что же делать в таких случаях? В этом видео мы обсуждаем, как справиться с этой задачей, используя подход Self-Reflective RAG и фреймворк LangGraph для построения надежного графового пайплайна. Погружаемся в детали архитектуры, балансируем между качеством и скоростью и разбираем реальный пример создания такого ИИ ассистента! Подробнее и больше полезного контента на нашем Telegram-канале:
Что вы узнаете из видео? Как работает подход Self-Reflective RAG: структурированная проверка на каждом этапе. Как LangGraph помогает легко строить сложные графовые пайплайны и избегать зацикливания. Какие компромиссы между качеством и производительностью приходилось учитывать при проектировании. Обсуждаемые кейсы: Использование векторной базы данных (ChromaDB) и embedding моделей. Генерация ответов с проверкой на галлюцинации и релевантность. Оценка качества на каждом этапе: как проверять извлеченные данные и конечный ответ. Почему это важно? Self-Reflective RAG позволяет минимизировать ошибки и выдавать только проверенные и релевантные ответы. Это открывает новые возможности для бизнеса, где требуется гарантировать надежность выдаваемых ответов. Делитесь своим мнением в комментариях: Какой из обсуждаемых подходов вас впечатлил больше всего? Или, может быть, у вас есть идеи, как их улучшить? Ждём ваши комментарии! #RAG #LangChain #LangGraph #LLM #SelfReflectiveRAG #QnA Если хотите внедрить ИИ в ваш бизнес или разработать сложные пайплайны, пишите нам в Telegram:
