bm25.
Как я сделал локальный RAG-сервис для SRE: ищем по документации, ранбукам и коду через Ollama
Недавно я делал учебный проект про автоматизацию документирования инцидентов. Поначалу планы были грандиозными: инциденты, таймлайны, интеграции с мониторингами, чатами, постмортемы, подсказки дежурным инженерам.Но довольно быстро стало понятно, что с временными и ресурсными ограничениями лучше не пытаться написать маленький PagerDuty. Поэтому я сузил задачу до более реалистичного ядра: локального RAG-сервиса, который ищет по документации, ранбукам и коду, а затем передаёт найденный контекст в LLM.Так появился llmortem — FastAPI-сервис, который можно подключить к OpenWebUI как OpenAI-compatible backend.
Эволюция ‘More Like This’
Во многих поисковых сценариях пользователь начинает не с пустой строки запроса, а с существующего результата.
От 0.034 до 0.791 и обратно: Legal RAG, 17 итераций и стена масштабирования
От 0.034 до 0.791 и обратно: соревнование по Legal RAG, 17 итераций и стена масштабированияМне давно хотелось погрузиться в RAG, но повода не было. Я решил поучаствовать в ARLC 2026 — юридическом AI-челлендже, где нужно строить RAG-пайплайн поверх корпуса судебных решений и законов DIFC – находить нужные страницы в нужных документах, извлекать ответы и давать точные ссылки на источники. Соло, с Claude Code в качестве напарника.
Разбираем на запчасти поисковый сервис в Яндекс Лавке
Привет! Меня зовут Николай Смирнов, я ML-инженер в команде поиска Яндекс Лавки. В этой статье я расскажу немного о закулисье:
Практический кейс: как применять ML и GPT для поиска дубликатов в базе данных
Привет! Я Давид Акопян, занимаюсь интеграциями ML, GPT и консалтингом. Сейчас работаю тимлидом продуктовой аналитики в Авито. Ранее был опыт в:EY операционном консалтинге в сфере ретейла. Консультировал такие компании как Магнит, Детский Мир, Аскона, МВидео, НЛМК;E-groccery-стартапе;был тимлидом аналитики обычной и экспресс-доставки Яндекс.Маркета; а еще пробовал себя в различных проектах во фрилансе.
