Искали носки, получили брюки: сравнили шесть способов поиска на одном каталоге
Искали носки, получили брюки: сравнили шесть способов поиска на одном каталогеИскали носки, получили брюки: сравнили шесть способов поиска на одном каталоге
RAG после reranker: от корпоративного поиска к агенту, которому можно поручить исследование
Привет, Хабр! На связи Александр Михеев, ML-инженер Центра гибридного интеллекта в Рунити. В первой статье
RAG по 11 000 файлов: почему семантический поиск не находит по артикулу
Привет! Меня зовут Дмитрий, я работаю в компании Cortex IT и автоматизирую бизнес-процессы наших клиентов. Среди прочего мы строим RAG-ассистентов по внутренней документации.На одном из проектов было много нестандартной технической документации на оборудование, и с настройками по умолчанию поиск отдавал не те чанки. Пришлось разбираться, почему так происходит.
Yandex B2B Tech запустила технологию гибридного поиска
Yandex B2B Tech добавила поддержку гибридного поиска в базе данных YDB. Технология объединяет полнотекстовый и векторный поиск — по точному совпадению символов и по смысловому соответствию запроса, рассказали Хабру в пресс‑службе компании.
Как устроен RAG для юридических документов и почему одной LLM оказалось недостаточно
Первый вариант системы выглядел вполне стандартно: документы разбиваются на фрагменты, для них считаются embeddings, пользователь задаёт вопрос, несколько наиболее подходящих фрагментов отправляются в LLM вместе с запросом. Модель формулирует ответ — на первых тестах этого было достаточно.Проблемы начались на вопросах, которые на первый взгляд мало чем отличаются друг от друга:Какая пеня установлена в договоре № 14/24.7645?Кто из арендаторов не заплатил за май?А у него предусмотрена индексация?Контрагент предлагает добавить пеню в 0,01%. Насколько это существенно?
Как мы сделали RAG, который почти не галлюцинирует
Привет, Хабр! На связи команда CVM (Customer Value Management) B2B из МТС — техлид Артём Каледин и ML-инженер Александр Швайко. Менеджер должен быстро разбираться, как строить обсуждение с техническим директором компании. Но даже если информация о продукте есть, иногда бывает сложно быстро найти нужные материалы и выбрать плюсы для конкретного клиента. Раньше коллеги готовились к встречам с помощью Telegram-бота, но недавно от бизнеса поступила задача: сократить время на подготовку и повысить качество рекомендаций и контента. В статье по мотивам доклада на Inside AI Meetup
Как мы научили ИИ читать корпоративные регламенты: от наивного RAG до измеримого pipeline
Почему корпоративный RAG - это не «загрузить документы в векторную базу»В любой большой компании есть люди, которым регулярно пишут:«А как у нас оформляется постоплата?»«Кто согласует риски в сделке?»«За сколько дней нужно оформить командировку?»
