Machine learning Interview | Telegram Webview: machinelearning_interview/1870 -

Telegram Group & Telegram Channel

Machine learning Interview

🧠 Ragbits — продвинутый фреймворк для RAG-приложений от deepsense.ai

Ragbits — это модульная и типизированная платформа для создания RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation) с фокусом на гибкость, масштабируемость и быструю интеграцию.

🔧 Основные возможности:
• Поддержка 100+ LLM через litellm, включая локальные и облачные модели
• Совместимость с Qdrant, PgVector, Weaviate и другими векторными БД
• Загрузка и обработка 20+ форматов (PDF, HTML, Markdown, презентации и др.)
• CLI-инструменты: ragbits ingest, ragbits ask, ragbits test
• Поддержка Observability (OpenTelemetry), promptfoo, streamlit UI и RAG-chain

🚀 Примеры использования:


from ragbits.document_search import DocumentSearch

search = DocumentSearch()
await search.ingest("https://arxiv.org/pdf/2406.12345.pdf")
result = await search.search("Какой основной вклад в этой статье?")

📦 Установка:


pip install ragbits
create-ragbits-app myapp

💡 Почему стоит попробовать:
• Мгновенный старт благодаря готовым шаблонам
• Продвинутая настройка пайплайна и логики агентов
• Подходит для продакшн-систем, исследований и ML-экспериментов

🔗 GitHub

www.tg-me.com/sg/Machine learning Interview/com.machinelearning_interview/1870

1.1K viewsJun 19 at 09:01

tg-me.com/machinelearning_interview/1870

Create: 2025-06-19
Last Update: 2025-06-19 23:44:18

🧠 Ragbits — продвинутый фреймворк для RAG-приложений от deepsense.ai

Ragbits — это модульная и типизированная платформа для создания RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation) с фокусом на гибкость, масштабируемость и быструю интеграцию.

🔧 Основные возможности:
• Поддержка 100+ LLM через litellm, включая локальные и облачные модели
• Совместимость с Qdrant, PgVector, Weaviate и другими векторными БД
• Загрузка и обработка 20+ форматов (PDF, HTML, Markdown, презентации и др.)
• CLI-инструменты: ragbits ingest, ragbits ask, ragbits test
• Поддержка Observability (OpenTelemetry), promptfoo, streamlit UI и RAG-chain

🚀 Примеры использования:


from ragbits.document_search import DocumentSearch

search = DocumentSearch()
await search.ingest("https://arxiv.org/pdf/2406.12345.pdf")
result = await search.search("Какой основной вклад в этой статье?")

📦 Установка:


pip install ragbits
create-ragbits-app myapp

💡 Почему стоит попробовать:
• Мгновенный старт благодаря готовым шаблонам
• Продвинутая настройка пайплайна и логики агентов
• Подходит для продакшн-систем, исследований и ML-экспериментов

🔗 GitHub

BY Machine learning Interview

Share with your friend now:
tg-me.com/machinelearning_interview/1870

Open in Telegram

Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: 2025-06-19| Machine learning Interview

Can I mute a Telegram group?

In recent times, Telegram has gained a lot of popularity because of the controversy over WhatsApp’s new privacy policy. In January 2021, Telegram was the most downloaded app worldwide and crossed 500 million monthly active users. And with so many active users on the app, people might get messages in bulk from a group or a channel that can be a little irritating. So to get rid of the same, you can mute groups, chats, and channels on Telegram just like WhatsApp. You can mute notifications for one hour, eight hours, or two days, or you can disable notifications forever.

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

Machine learning Interview from sg

Telegram Machine learning Interview
FROM USA