Залишити заявку

AI-агенти: RAG vs Fine-Tuning

Магістратура Neoversity

Перетворіть хаотичний досвід на системну експертизу. Навчайтеся у Senior+ інженерів із Netflix, Ciklum, Intellias — тих самих, чиї лекції ви щойно дивилися.

Як результат:
матимете європейський  диплом, власний стартап і нетворк із лідерів галузі.

Подати заявку

Роман Челядінов розповість, як обрати між RAG (Retrieval Augmented Generation) та Fine-Tuning для AI-агентів. RAG ідеальний для швидкого оновлення знань (чат-боти, HR-помічники), тоді як Fine-Tuning необхідний для суперточності та адаптації стилю/тону (юридичні/брендові помічники).

Роман Челядінов

Data Scientist у Data Science UA, викладач Neoversity

Що ви дізнаєтесь

1:21 — Актуальність: 2025 рік — рік LLM-моделей та AI-агентів.

3:33 — Fine-Tuning: Переваги та вимоги.

7:33 — RAG: Принцип "Знайди відповідь, потім згенеруй".

8:21 — Переваги RAG: Швидке оновлення знань без перенавчання моделі.

10:30 — Кейси RAG: Чат-бот підтримки, HR-помічник, Business Intelligence.

13:21 — Кейси Fine-Tuning: Брендові помічники, юридичні/медичні моделі (суперточність).

17:21 — Гібридна стратегія: Fine-tune для поведінки + RAG для знань.

18:18 — Якість: Важливість метрик (Time to Resolution, NPS) та чистоти даних.

AI-агенти: RAG vs Fine-Tuning

Магістратура Neoversity

Що ви дізнаєтесь

Бронюйте консультацію з освітнім фахівцем та отримайте детальну програму навчання

Грант на міжнародну ІТ-освіту ближче, ніж ви думаєте