Czy RAG faktycznie rozwiązuje problem dokumentacji, która nigdy nie jest aktualna? Jak sprawić, by LLM odpowiadał na pytania o Twój kod bez wrzucania całego repozytorium do kontekstu? I dlaczego embeddingi to nie jedyne rozwiązanie?
O tym wszystkim opowie Łukasz Szydło – architekt, konsultant i trener, specjalizujący się w tematach architektury i Domain-Driven Design. Łukasz na co dzień pracuje nad Noesis: narzędziem do automatycznego generowania diagramów i dokumentacji z kodu, więc wie, o czym mówi. W rozmowie dzieli się nie tylko wiedzą techniczną o RAG-ach, ale też praktycznymi spostrzeżeniami z wdrażania tych rozwiązań w realnych projektach.
Z tego odcinka dowiesz się:
- Czym jest RAG (Retrieval Augmented Generation) i jak różni się od fine-tuningu modelu;
- Jak chunking i embeddingi pozwalają na przeszukiwanie ogromnych zbiorów danych;
- Dlaczego graf wiedzy może być lepszy od wektorowej bazy danych w przypadku kodu;
- W jaki sposób RAG może pomóc zespołom uniknąć ciągłego odrywania developerów od pracy;
- Jak deterministyczne parsowanie kodu przewyższa czysto AI-owe podejście;
- Dlaczego większy kontekst w LLM nie zawsze oznacza lepszą odpowiedź.
A teraz… PLAY!
Zasubskrybuj podcast (Spotify, Apple podcasts) lub ściągnij ten odcinek w mp3.
Linki:
- Bot DDDamian znajduje się na Discordzie kursu Domain-Driven Design,
- a Łukasz, razem z Devstyle i innymi, współtworzył kurs Droga Nowoczesnego Architekta oraz jego angielską wersję Designing Next-Gen Architecture.
Koniecznie zostaw komentarz: jak Ci się podoba odcinek?
Muzyka wykorzystana w intro:
“Misuse” Kevin MacLeod (incompetech.com)
Licensed under Creative Commons: By Attribution 3.0
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
