Artwork

İçerik Louis-François Bouchard tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan Louis-François Bouchard veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
Player FM - Podcast Uygulaması
Player FM uygulamasıyla çevrimdışı Player FM !

CAG vs RAG: Which One is Right for You?

9:49
 
Paylaş
 

Manage episode 463729420 series 3496315
İçerik Louis-François Bouchard tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan Louis-François Bouchard veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.

In the early days of LLMs, context windows, which is what we send them as text, were small, often capped at just 4,000 tokens (or 3,000 words), making it impossible to load all relevant context.

This limitation gave rise to approaches like Retrieval-Augmented Generation (RAG) in 2023, which dynamically fetches the necessary context.

As LLMs evolved to support much larger context windows—up to 100k or even millions of tokens—new approaches like caching, or CAG, began to emerge, offering a true alternative to RAG...

►Full article and references: https://www.louisbouchard.ai/cag-vs-rag/

►Build Your First Scalable Product with LLMs: https://academy.towardsai.net/courses/beginner-to-advanced-llm-dev?ref=1f9b29

►Master LLMs and Get Industry-ready Now: https://academy.towardsai.net/?ref=1f9b29

►Our ebook: https://academy.towardsai.net/courses/buildingllmsforproduction?ref=1f9b29

►Twitter: https://twitter.com/Whats_AI

►My Newsletter (My AI updates and news clearly explained): https://louisbouchard.substack.com/

►Join Our AI Discord: https://discord.gg/learnaitogether

  continue reading

43 bölüm

Artwork
iconPaylaş
 
Manage episode 463729420 series 3496315
İçerik Louis-François Bouchard tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan Louis-François Bouchard veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.

In the early days of LLMs, context windows, which is what we send them as text, were small, often capped at just 4,000 tokens (or 3,000 words), making it impossible to load all relevant context.

This limitation gave rise to approaches like Retrieval-Augmented Generation (RAG) in 2023, which dynamically fetches the necessary context.

As LLMs evolved to support much larger context windows—up to 100k or even millions of tokens—new approaches like caching, or CAG, began to emerge, offering a true alternative to RAG...

►Full article and references: https://www.louisbouchard.ai/cag-vs-rag/

►Build Your First Scalable Product with LLMs: https://academy.towardsai.net/courses/beginner-to-advanced-llm-dev?ref=1f9b29

►Master LLMs and Get Industry-ready Now: https://academy.towardsai.net/?ref=1f9b29

►Our ebook: https://academy.towardsai.net/courses/buildingllmsforproduction?ref=1f9b29

►Twitter: https://twitter.com/Whats_AI

►My Newsletter (My AI updates and news clearly explained): https://louisbouchard.substack.com/

►Join Our AI Discord: https://discord.gg/learnaitogether

  continue reading

43 bölüm

Tüm bölümler

×
 
Loading …

Player FM'e Hoş Geldiniz!

Player FM şu anda sizin için internetteki yüksek kalitedeki podcast'leri arıyor. En iyi podcast uygulaması ve Android, iPhone ve internet üzerinde çalışıyor. Aboneliklerinizi cihazlar arasında eş zamanlamak için üye olun.

 

Hızlı referans rehberi

Keşfederken bu şovu dinleyin
Çal