Доматчинг товаров с использованием LLM: от промптов до квантизации
Привет, Хабр! На связи команда продуктового матчинга ecom.tech. Наша команда решает задачи поиска, группировки и сопоставления товаров с помощью алгоритмов машинного обучения. Все это необходимо для развития и улучшения бизнес-процессов в компании, а именно быстрого заведения карточек товаров, мониторинга цен на товары и развития ML. В этой статье мы расскажем про доматчинг – сравнение сложных пар товаров, которые отобрали на предыдущем этапе пайплайна, с помощью LLM. Поехали!
Как создать чат-бота с LLM?
Это уже четвертая часть статей по разработке AGI, и в предыдущих частях мы обсуждали теоретические и философские аспекты тех или иных вопросов, с ними всегда можно ознакомиться здесь. Сегодня же речь пойдёт о практике.Что получилось в иогеА зачем?
Автоматизированные системы мониторинга моделей машинного обучения с помощью нашего open source фреймворка
Привет! Меня зовут Владимир Суворов, я Senior Data Scientist в Страховом Доме ВСК и core-разработчик нашей библиотеки машинного обучения OutBoxML. Ссылки на наш проект на
Как 17-летний писал RAG-алгоритм для хакатона AI for Finance Hack: ретроспектива
Привет, Хабр! Мой путь в мире IT официально начался относительно недавно: в октябре 2025 года. До этого программирование вообще не выходило за рамки увлечений. Но однажды я решил испытать удачу и выйти на тропу приключений, после которой я уже не вернулся прежним...
Типология мышления в аналитической культуре больших языковых моделей (Часть_1)
Миронов В.О., Кальченко С.Н.
Как JOIN изменил наш подход к инфраструктуре данных в NAVER
Авторы:Youngjin Kim, руководитель команды, NAVER; Moweon Lee, инженер по данным, NAVERNAVER основана в 1999 году, является материнской компанией мессенджера LINE, пятой по величине поисковой системой в мире, крупнейшим поиском и порталом в Южной Корее и интернет‑компанией с наибольшей капитализацией в стране.
