🐍 Python RAG Песочница

⭐ РЕКОМЕНДУЕТСЯ

Pure Python Edition

Работает сразу! Без внешних зависимостей. Демонстрирует все 7 шагов RAG pipeline с подробным выводом.

✅ Мгновенный запуск
✅ Детальная визуализация каждого шага
✅ Включает схему pipeline
✅ Не требует установки библиотек

Открыть Pure Python версию

Scikit-learn Edition

Продвинутая версия с реальным TF-IDF из scikit-learn. Требует загрузки библиотек при первом запуске.

📊 Настоящая TF-IDF векторизация
🔬 Научные библиотеки (numpy, sklearn)
⏳ Требует загрузки (~30 сек)
📈 Более точные результаты

Открыть Scikit-learn версию

Web Demo Edition

Первая версия с анализом проблем форматирования и решениями. Интерактивная демонстрация с объяснениями.

🎨 Красивый интерфейс
📝 Анализ проблем оригинала
💡 Решения форматирования
🔍 Детальные объяснения

Открыть Web Demo версию

🔥 НОВОЕ

Интерактивный семинар Yandex

Полный семинар по RAG с интерактивными примерами, визуализациями, квизом и интеграцией с Yandex Foundation Models.

🎯 Интерактивная теория с табами
🐍 Python песочница с Pyodide
📊 D3.js визуализация эмбеддингов
🤖 Генератор кода для Yandex Models

Семинар Песочница RAG

Python Scripts

Консольные версии для запуска в терминале. Включают базовую и продвинутую реализации.

rag_example_formatted.py rag_advanced.py

Что такое RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это архитектура, которая объединяет поиск релевантной информации из базы документов с генерацией ответов на основе найденного контекста. Это позволяет языковым моделям давать более точные и актуальные ответы.

🎯 Точность

Ответы основаны на реальных документах

📚 Актуальность

Использование свежих данных из базы

🔗 Прозрачность

Возможность проверить источники

Python RAG Песочница

🆕 Новое руководство по векторным базам данных!

RAG Pipeline Architecture