RAG в Laravel: Векторна пам'ять для AI-бота

Будуємо власного RAG-агента на Laravel. У цьому відео показую, як перетворити хаос із сирих даних на структуровану векторну пам'ять для вашого AI. Ми розберемо, як Laravel виступає в ролі "материнської плати" нашого кібер-помічника, як правильно налаштувати процес векторизації (Embeddings), і чому LLM розуміє лише геометрію, а не сирий текст. Покажу, як елегантно зв'язати Jobs, Services та векторну базу даних, щоб ваш код не виглядав як спагетті. 📌 У відео розбираємо: - Архітектуру RAG-пайплайну в екосистемі Laravel. - Завантаження та чанкінг даних (Ingestion). - Роботу з Embeddings API (перетворення тексту на вектори). - Збереження даних у Векторній БД (Vector Database) та пошук контексту. Діліться своїми думками в коментарях: яку векторну БД використовуєте ви у своїх Laravel-проектах? Корисні посилання: 🔗 Потрібен ментор в розробці чи хочеш опанувати роботу з AI? Записуйся на безкоштовну ознайомчу сесію зі мною: https://waylight.me/kruhlyk_ua/appointment/d60f8-49530 🔗 Мій Telegram-канал з корисними інсайтами: https://t.me/lets_code_ua 🔗 Telegram-форум нашої спільноти: https://t.me/kruhlyk_community 🔗 Підтримуй канал та отримуй додаткові бонуси: https://base.monobank.ua/A3z1pKQQvXMKbG#subscriptions 🔗 Мій Patreon з корисними і ексклюзивними бонусами: https://www.patreon.com/c/KRUHLYK #Laravel #RAG #AI #PHP #VectorDatabase #Embeddings #LLM #WebDevelopment #Backend #OpenAI