Как использовать базу знаний RAG, демонстрацию n8n RAG Agent и NotebookLM | RAG Часть 2: Базовое ...

Как использовать базу знаний RAG? Начиная с нулевого уровня знаний RAG, это видео демонстрирует простейший агент n8n RAG в сочетании с NotebookLM, что позволяет вам освоить автоматизированные базы знаний на базе ИИ. 【Три ключевых момента видео】 1️⃣ Понимание и начало работы с базами знаний RAG: простая демонстрация RAG (извлечение-дополненная генерация) для дальнейшего понимания основных принципов. 2️⃣ Практическое руководство по агенту n8n RAG: загрузка счетов и извлечение сумм, от внедрения данных до приложений извлечения RAG. 3️⃣ Анализ рекомендуемых приложений Google NotebookLM: самый простой выбор для RAG; используйте NotebookLM для создания своей базы знаний с практической проверкой загрузки файлов счетов и извлечения RAG. Бесплатная загрузка и обучающие ресурсы [Ссылки]: 🟢 Бесплатные практические руководства и примеры RAG: https://github.com/qwedsazxc78/ai-automation-n8n/tree/main/n8n/46-rag-3-concept 🆓 Подробный контент сообщества Skool: https://www.skool.com/ai-brain-alex/classroom 📚 Присоединяйтесь к сообществу поддержки LINE: https://line.me/ti/g2/ZypIgLSzVPweRBgBqKvaRU10WEmnotuZOr7Lpg 🕒 [Ключевые моменты каждого раздела]: 00:00 1 - Как использовать базу знаний RAG 00:39 Ссылка на курс 01:09 Деловое время 01:17 2 - Практический пример: агент RAG n8n 02:24 Чтение Данные: Загрузка счетов 04:01 Извлечение данных: Запрос суммы счета 07:29 3 - NotebookLM 【Соответствующий сценарий】 Хотите создать собственную базу знаний на основе ИИ простым способом? У вас большое количество PDF-файлов, электронных писем и документов, требующих автоматического реферирования, поиска ответов на ключевые вопросы и ответа на них. Хотите объединить рабочий процесс n8n с ИИ-функцией создания заметок Google NotebookLM для улучшения организации ежедневной информации и эффективности поиска. 【✨ Что вам нужно】 → Реальная демонстрация n8n: от загрузки PDF-файлов счетов, встраивания текста, векторизации до выполнения поискового запроса — опробуйте каждый этап от вопроса до ответа. → Обзор основного рабочего процесса внедрения: понимание архитектуры AI-агента, встраивания данных, запросов, обратной связи и интеграции с LLM. → Функции NotebookLM: ответы на прямые вопросы, автоматическое аннотирование данных и отслеживание источников повышают надежность поиска знаний. → Сценарии применения: узнайте, как проверять суммы счетов x Демонстрация Smart Search, легко применимая к различным базам знаний или системам управления файлами. 【📅 Время обновления】 Новые видео каждое воскресенье или среду в 19:00 (UTC+8). Ставьте лайки, подписывайтесь и оставляйте комментарии, чтобы быть в курсе последних практических обучающих материалов по ИИ! Ваш рост — наша главная мотивация! Контактная информация: alexhsieh@ai-brain-alex.com #RAGKnowledgeBase #n8n #AIAgent #NotebookLM #InvoiceQuery