Всем привет! Решил попробовать немного экспериментальный формат, так что не судите строго. Я сейчас очень активно копаю в одну тему — как заставить нейросети работать не просто с абстрактными знаниями из интернета, а с нашими собственными, большими объёмами данных. Думаю, все сталкивались: у любой нейросети, даже самой крутой, есть проблема, короткая память. Это называется «контекстное окно». Загрузил в неё документ, задал пару вопросов, а на третьем она уже, кажется, забыла, с чего всё начиналось. Так вот, есть технология, которая это решает — RAG (Retrieval-Augmented Generation). Если по-простому, это способ научить нейросеть «подсматривать» в нужные документы прямо в процессе ответа на ваш вопрос. И это не просто теория. Я как раз наткнулся на один интересный инструмент от Google, NotebookLM, который работает именно на этом принципе. И знаете, что самое забавное? Весь материал для этого подкаста, всю его структуру я подготовил как раз с его помощью. Загрузил свои заметки, статьи — и он помог мне собрать это в единую историю. В общем, слушайте, что из этого получилось. Мне дико интересно ваше мнение. Как вам вообще такой формат? Зашло, не зашло? Что думаете о самой технологии? Поделитесь впечатлениями в комментариях, буду рад любому фидбеку.