ИИ
Архитектура LLM-систем: ReAct, Reflection и RAG
Анонс открытого урока по проектированию надежных LLM-систем с использованием паттернов ReAct, Reflection и RAG для ML и NLP специалистов.
📣 Чтобы LLM-система рассуждала, проверяла ответы, работала с внешними знаниями и меньше ошибалась, нужна продуманная архитектура. Именно она отличает полезное решение от чат-бота, который отвечает неточно.
📆 23 июля в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок в преддверии старта курса «Большие языковые модели. Экспертный уровень / LLM».
На занятии разберём:
➖ как ReAct помогает модели совмещать рассуждение и действия;
➖ зачем нужен Reflection для проверки и улучшения ответов;
➖ как RAG подключает LLM к внешним источникам знаний и снижает риск фактических ошибок.
❗️ Урок подойдёт DS-, ML- и NLP-специалистам, а также ИТ-специалистам, которые хотят проектировать более надёжные LLM-решения для рабочих сценариев.
Зарегистрируйтесь и разберитесь, как комбинировать ReAct, Reflection и RAG в архитектуре LLM-систем: https://otus.pw/tvIBW/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Кратко (AI)
Анонс открытого вебинара по архитектуре LLM-систем. На занятии будут рассмотрены методы повышения точности моделей, включая паттерны ReAct, Reflection и технологию RAG.