AI для PHP-разработчиков. Часть 2: практическое использование TransformersPHP
Это вторая часть статьи.Часть 1: Практика без Python и data scienceAI в PHP: не теория, а место, с которого можно начатьВ своей прошлой статье я описал на довольно общем уровне почему тема AI вроде бы везде, но при этом почти не пересекается с повседневной PHP-разработкой. Не потому что PHP "не подходит", а потому что сам разговор обычно идёт мимо наших задач и привычного способа мышления. Ну и, конечно, о том, что почти нет материала, который объясняет AI именно для PHP-разработчиков, их задач и их мышления.
«Привет! Я [0.44, -0.91, 0.66…]» или как научить машину понимать смысл слов
Я уверен, вы видели модели машинного обучения, которые принимают текст и предсказывают, является ли он спамом. Аналогично модель может проанализировать отзыв о фильме и определить его тональность — положительную или отрицательную, понимать что «груша» связана с «яблоком» куда больше, чем с «теплоходом». Первое правило обучения любой модели машинного обучения — это преобразование входных данных в числа. Любой цифровой объект можно представить как некое число: картинку, текст, аудио или видеофайл — практически всё что угодно.
«Привет! Я [0.44, -0.91, 0.66…]» или как научить машину чувствовать смысл слов
Я уверен, вы видели модели машинного обучения, которые принимают текст и предсказывают, является ли он спамом. Аналогично модель может проанализировать отзыв о фильме и определить его тональность — положительную или отрицательную, понимать что «груша» связана с «яблоком» куда больше, чем с «теплоходом». Первое правило обучения любой модели машинного обучения — это преобразование входных данных в числа. Любой цифровой объект можно представить как некое число: картинку, текст, аудио или видеофайл — практически всё что угодно.
Создаем простую систему RAG на Python
Представьте, что вы предоставляете своему ИИ конкретные релевантные документы (или фрагменты), которые он может быстро просмотреть, чтобы найти необходимую информацию, прежде чем ответить на ваши вопросы. То есть, вместо поиска по всей базе данных (которая может не поместиться в контекстное окно модели LLM, или даже если поместится, это потребует много токенов для ответов), мы предоставляем LLM только релевантные документы (фрагменты), которые ему необходимо найти, чтобы ответить на вопрос пользователя.
- Оставлено в
RAG — это главное. Почему специализированные LLM реже галлюцинируют
Когда закрылся Skype
Как мы построили систему матчинга товаров с помощью трансформеров и LLM
Привет! Мы — команда ML-разработчиков «Магнит Фудтех», входящей в состав бизнес-группы Магнит OMNI. Меня зовут Виктория Костерина, я тимлид команды. В этой статье мы вместе с моим коллегой, ML-инженером Богданом Тонанайским, рассказываем, как создавали систему автоматического сопоставления товаров между ассортиментом конкурентов и товарами «Магнита».
- Оставлено в
Облачные технологии в контексте агентских AI-систем
В настоящее время процветает разработка агентов — приложений на базе Generative AI, реализующих автономные рабочие процессы. Извлечение и анализ данных, управление детерминированными программами и так далее. Массу вещей можно автоматизировать с помощью LLM и вызова функций, отсюда и спрос на такие системы.Как и традиционное ПО, агенты обычно реализуют принцип разделения логики на специализированные узлы обработки конкретных задач
Law & Practice Ensemble RAG. Как создать ИИ-ассистента, помогающего решать многоаспектные юридические задачи
Автор статьи: Сергей СлепухинВ первой части мы кратко рассмотрели предпосылки и последствия ИИ‑трансформации деятельности юристов, а также предложили вариант архитектуры продвинутой RAG‑системы, учитывающей особенности юридической предметной области.Во этой части
Строим корпоративную GenAI-платформу: от концепции до ROI. Часть 3. Retrieval-Augmented Generation (RAG) на службе GenAI
В предыдущих статьях серии (Часть 1, Часть 2) мы обсудили концепцию корпоративной GenAI-платформы и подходы к ее разработке. Теперь перейдем к одному из ключевых компонентов такой платформы — интеграции знаний с помощью Retrieval-Augmented Generation (RAG). Что такое RAG и зачем он нуженRetrieval-Augmented Generation (RAG)
