Artwork

תוכן מסופק על ידי SE Radio Team and [email protected] (SE-Radio Team). כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי SE Radio Team and [email protected] (SE-Radio Team) או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

SE Radio 673: Abhinav Kimothi on Retrieval-Augmented Generation

55:55
 
שתפו
 

Manage episode 489529266 series 215
תוכן מסופק על ידי SE Radio Team and [email protected] (SE-Radio Team). כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי SE Radio Team and [email protected] (SE-Radio Team) או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

In this episode of Software Engineering Radio, Abhinav Kimothi sits down with host Priyanka Raghavan to explore retrieval-augmented generation (RAG), drawing insights from Abhinav's book, A Simple Guide to Retrieval-Augmented Generation.

The conversation begins with an introduction to key concepts, including large language models (LLMs), context windows, RAG, hallucinations, and real-world use cases. They then delve into the essential components and design considerations for building a RAG-enabled system, covering topics such as retrievers, prompt augmentation, indexing pipelines, retrieval strategies, and the generation process.

The discussion also touches on critical aspects like data chunking and the distinctions between open-source and pre-trained models. The episode concludes with a forward-looking perspective on the future of RAG and its evolving role in the industry.

Brought to you by IEEE Computer Society and IEEE Software magazine.

  continue reading

1054 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 489529266 series 215
תוכן מסופק על ידי SE Radio Team and [email protected] (SE-Radio Team). כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי SE Radio Team and [email protected] (SE-Radio Team) או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

In this episode of Software Engineering Radio, Abhinav Kimothi sits down with host Priyanka Raghavan to explore retrieval-augmented generation (RAG), drawing insights from Abhinav's book, A Simple Guide to Retrieval-Augmented Generation.

The conversation begins with an introduction to key concepts, including large language models (LLMs), context windows, RAG, hallucinations, and real-world use cases. They then delve into the essential components and design considerations for building a RAG-enabled system, covering topics such as retrievers, prompt augmentation, indexing pipelines, retrieval strategies, and the generation process.

The discussion also touches on critical aspects like data chunking and the distinctions between open-source and pre-trained models. The episode concludes with a forward-looking perspective on the future of RAG and its evolving role in the industry.

Brought to you by IEEE Computer Society and IEEE Software magazine.

  continue reading

1054 פרקים

כל הפרקים

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר

האזן לתוכנית הזו בזמן שאתה חוקר
הפעלה