Introducing RAG 2.0: Agentic RAG + Knowledge Graphs (FREE Template)
Cole Medin. Рабочая сборка agentic-RAG плюс knowledge graph, где агент сам решает, когда делать векторный поиск, когда ходить в Neo4j, а когда и то, и другое. Это самая чистая на YouTube демонстрация паттерна «агент как планировщик retrieval», описанного в статье, в коде, который можно реально скачать и запустить.
Заметка AI Expert
Названия моделей, цены и возможности быстро меняются. Используйте видео для понимания принципа выбора, затем проверьте актуальное поведение модели перед внедрением.
Что вынести из этого видео
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Что посмотреть или знать заранее
Полезно понимать API, автоматизации, RAG или базовую архитектуру агентов.
Смотреть дальше
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
59 минDeveloping an LLM: Building, Training, Finetuning
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
18 минTips for building AI agents
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
66 минCrewAI Tutorial: Complete Crash Course for Beginners
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальшеПохожие видео
4 минIntroducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings
32 минHow to Build Human-Centered AI Workflows in Localization with Shashi Bhushan
59 минОт хайпа к привычке: как технологические компании масштабируют ИИ дальше экспериментов
41 минPrivate AI против cloud: как лидерам принимать более умные build-or-buy решения
Углубиться
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
Coursera · DeepLearning.AIAI for Everyone
Шесть лет спустя — самая чистая точка входа для тех, кому нужно разобраться в ИИ без программирования. Без математики, без жаргона, без хайпа — после прохождения вы сможете вести осознанные разговоры о проектах с ИИ.
Coursera · The Wharton SchoolAI Strategy and Governance
Сильная рамка Wharton для руководителей, принимающих решения «строить или покупать». Курс не продаёт инструменты, а фокусируется на экономике внедрения ИИ, алгоритмической предвзятости, доверии к данным и практиках управления, которые выдерживают аудит.