Discover
Zobacz, jak RAG 2.0 poprawił wyniki z 65% do 90% trafności i otworzył drogę do skalowalnych systemów AI.
Jeśli nie widzisz formularza, kliknij w link poniżej lub skopiuj go do przeglądarki: https://share-eu1.hsforms.com/1QtwrE-6wTwyfv4LhsU5lHQ2faayr

60 minut
Nagranie na YouTube
Konrad Krawczyk, Machine Learning Specialist, WEBSENSA
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur.
Block quote
Ordered list
Unordered list
Bold text
Emphasis
Superscript
Subscript
Może wdrożyłeś już RAG, a może dopiero szukasz rozwiązania, które pozwoli AI odpowiadać na pytania na podstawie Twoich dokumentów. W obu przypadkach szybko natrafisz na ten sam wzorzec: proste pytania działają świetnie, złożone zadania wymagające analizy danych czy generowania kodu? System zawodzi. Problem nie leży w RAG jako technologii - problem leży w próbie zmuszenia jednego modelu do robienia wszystkiego.
RAG 2.0 i architektura wieloagentowa to zmiana podejścia. Zamiast jednego modelu, budujesz system wyspecjalizowanych agentów. Każdy robi to, co potrafi najlepiej. Obejrzyj nagranie z naszego webinaru, aby zobaczyć, jak to działa w praktyce.
Zobaczysz, jak działa Retrieval-Augmented Generation i dlaczego prosty RAG zawodzi przy złożonych zadaniach
Poznasz Contextual Retrieval, Hybrid Search, Reranking i inne metody znacząco poprawiające jakość odpowiedzi systemu
Zrozumiesz, dlaczego RAG staje się jednym z agentów w zespole i jak razem rozwiązują złożone problemy biznesowe
Dowiesz się, jak przejść przez 4 etapy ewolucji, poznasz typowe błędy i wnioski z 2 lat wdrożeń produkcyjnych
Obejrzyj nagranie z webinaru i zobacz, jak zbudować system wieloagentowy, który faktycznie rozwiązuje problemy biznesowe.
