Merci pour les explications données. C'est très clair.
@Markus-dk4ro
9 ай бұрын
Très intéressant et constructif. J'ai justement un projet de ce type pour une pme. Je suis assez néophyte dans ce domaine, mais je m'y attelle.. Ce post très clair m'a apporté beaucoup d'informations utiles.
@alexandraguiderdoni5709
9 ай бұрын
Merci pour le replay
@B3rtracker
5 ай бұрын
très bonne vidéo qui aborde le passage à l'échelle du RAG. actuellement sur ce sujet, et l'étape amélioration du RAG s'avère vite nécessaire dès qu'on commence à avoir beaucoup de documents indéxés. On atteint rapidement les limites d'une recherche uniquement sémantique (comparaison de vecteur entre la question et le contenu des documents vectorisés)
@chrisder1814
Ай бұрын
il n'y a que bard qui permet de discuter avec KZitem ? il y a par exemple l'extension chrome KZitem summarize qui nous permet de reprendre le transit d'une vidéo dans le LLM de notre choix , est-ce que ça permet de faire ce que bard fait?
@stephcout9384
8 ай бұрын
Super vidéo. Est ce que le contexte qui est transmit au LLM qui contient potentiellement des données critiques sont récupérés par le LLM ?
@NicolasCavallo-vu3jw
8 ай бұрын
malheureusement oui, le contexte contient potentiellement des données critiques. C'est pourquoi il est intéressant d'utiliser un LLM privé dans un environnement sécurisé
@science.20246
2 ай бұрын
🎉
@eddybash1342
2 ай бұрын
Pas fiable et impossible à contrôler à 100pc. Ca va barder avec le client en cas d'erreur de la réponse automatique ! Lol
Пікірлер: 9