SciGraph: как я учил ИИ читать научные статьи не только по словам, но и по связям
Привет, Хабр. Эта статья про систему, которая читает папку научных статей и помогает разбираться в них как в связанном корпусе, а не как в наборе отдельных PDF. Материал написан на базе выпускного проекта студента курса NLP Advanced. Исходный код проекта: Идея простая: если в статье есть авторы, методы, датасеты, цитирования и утверждения, то их можно превратить в граф. Тогда вопрос «какие работы привели к появлению DETR?» становится не просто поиском похожих фраз, а проходом по связям между работами.
10 актуальных RAG-подходов: какие реально полезны и когда их применять?
Всем привет, на фоне обновлений в LLM-стеке за последний год, решил собрать практический список RAG-подходов, которые реально используются в продакшене на основе моего опыта и того что я изучал в других кейсах.
LLM — поиск товаров
Всем привет! В данной статье хочу поделится результатам R&D о применении LLM и графов в поиске товаров по текстовому запросу юзера. Данная идея появилась при разработке Retrivier модуля RAG - системы, осуществлявшей поиск по документам. Были высокие требования к качеству ретривера, при этом латенси в 10-20 секунд являлось приемлемым, что позволило применять вызов нескольких тяжелых модулей. Стало интересно, применима ли получившаяся архитектура для поиска не только документов, но и товаров.Цели стоящие перед алгоритмом поиска.
MS GraphRAG, Ollama и немного киберпанка
Здравствуйте. Несколько лет глубоко погружён в тему корпоративных RAG-систем. В последнее время, как от коллег, так и от заказчика часто слышу, что векторный поиск это слабое место и вчерашний день, и что нас спасут только графовые системы. Нашел несколько постов и видео на эту тему. Захотелось попробовать. В статье делюсь своими впечатлениями, рефлексирую и рассказываю как воспроизвести эксперименты.Почему Ollama? Выделение вычислительных ресурсов на RAG в проекте - отдельная больная тема. Мне нужно было понять нижнюю планку. Если коротко, кое-как работает даже на 4b моделях.
Графы знаний в юридическом домене: как не потерять сложность при построении RAG-системы
Графы знаний в RAG-системах - будущее интеллектуального поиска
Гибридная нейросимвольная архитектура для превращения вероятностных ответов LLM в детерминированный код
Брошюра системы CADDR CAD компании LMIЧтобы понять, что я строю, нужно отмотать время назад. В 70-х и 80-х в мире ИИ шла гражданская война.
