RAG без ембедингов

В следующий четверг у нас Николай Шейко из офигенного канала про 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! ура у нас снова разрабская тема)