RAG и CAG — чем отличаются, что выбрать и почему?

Описание

Если вы строите ИИ-системы и хотите разобраться, как они могут использовать внешние знания — это видео для вас.

👉 https://llmstart.ru - запись на курс-интенсив
На интенсиве за 4 часа научитесь созданию ИИ-решений от идеи до деплоя в облако c Cursor AI!
Получите: готовый бот + надежную повторяемую методологию разработки с Cursor AI

📌 Что такое Retrieval Augmented Generation и Cache Augmented Generation?
📌 В чём разница между ними?
📌 Какой метод выбрать под вашу задачу?

👉 Подписывайтесь на Telegram: https://t.me/aidialogs

Что внутри:
— Как работает RAG: от эмбеддингов до векторного поиска
— Как устроен CAG и что такое KV cache
— Примеры, когда лучше использовать RAG, а когда — CAG
— Ограничения, масштабируемость, точность и скорость
— Как выглядит гибридный подход

Главная идея:
Понимание архитектур RAG и CAG помогает проектировать умные, адаптивные AI-системы.

📩 Для консультации, обучения или заказа услуг на разработку, пишите: https://t.me/smirnoff_ai
💬 Оставляйте, пожалуйста, обратную связь о видео в комментариях! И поделитесь, какой подход подойдет в вашем случае?

#AgenticAI #RAG #CAG #LLM #AI