Часть 3. Обзор технологий RAG для LLM: оптимизация извлеченных данных
Продолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (ссылка на первую часть — здесь, на вторую часть — здесь) Во этой, третьей части авторы совсем кратенько разбирают технологии оптимизации извлеченных данных.После этапа поиска информации не рекомендуется напрямую передавать все полученные данные в LLM для генерации ответов. Оптимизацию предлагается проводить в двух направлениях: корректировка извлечённого контента и
LLM как концептуальный симулятор для универсальных «теорий всего». Скорректированный прогноз ai-2027.com и другие
"Вселенная - это библиотека, где каждая книга отражает все другие, а Бог - её вечный Читатель и Текст", Хорхе Луис Борхес."Реальность - это язык, на котором Вселенная наполняется смыслом", Я.
Часть 2. Обзор технологий RAG для LLM: поиск и извлечение информации
Продолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (первую часть см. здесь) Во второй части авторы разбирают технологии оптимизации поиска и извлечения данных. Поскольку материал я готовил в первую очередь для начинающих ИТ-переводчиков, сложные и специальные термины я сопровождал английским переводом и краткими пояснениями в инфобоксах (появляются по наведению курсора). Картинок не было, не обессудьте.
Накорми языковую модель документами
Задача поиска ответов по внутренней документации
Как технологии ИИ трансформируют работу контактного центра на Платформе Эра
В данной статье расскажем про ключевые процессы обслуживания клиентов, и смежные процессы управления — контроль качества и аналитику. Основной акцент сделаем на искусственном интеллекте. Рассмотрим также речевые технологии, вскользь коснемся классических подходов к построению автоматических сервисов.Платформа Эра — это новая информационно-коммуникационная платформа, на базе которой можно строить распределенные IP-АТС, омниканальные контакт-центры и другие корпоративные системы для обработки информационных и коммуникационных процессов.Сервисы GPT
Создание искусственных сомнений значительно повышает точность математических вычислений ИИ
Языковые модели лучше справляются с математикой при использовании "верифицируемой траектории рассуждений" (обзор модели rStar-Math)Что делает ИИ-систему хорошей в математике? Не сырая вычислительная мощность, а нечто почти противоречивое: невротичная тщательность в проверке своей правоты.
Оценивание LLM в RAG на клиентских и синтетических датасетах: методология и результаты
Привет, Хабр! Меня зовут Таня, я аналитик качества в команде Базы Знаний Just AI. Наша команда занимается разработкой продукта для клиентских баз знаний на основе RAG и созданием таких баз под ключ.Одной из ключевых задач POC для наших заказчиков является оценка качества и точности ответов системы, а также выбор модели, которая обеспечит эти показатели. Чем точнее ответы, тем больше доверия к системе со стороны сотрудников/клиентов и меньше ручного труда по поиску доп.информации. 90% точности ответов — одно из основных требований большинства наших клиентов при выборе Базы Знаний
Методы анализа текстовых данных пользовательских обращений
В прошлой статье мы исследовали проблему слишком навязчивой или нерелевантной рекламы, которая может ухудшить пользовательский опыт и вызвать негатив клиентов.
Сравнение low-code редакторов для разработки приложений на основе LLM
Привет, Habr! Наша команда LLM-разработки подготовила статью с анализом low-code редакторов для разработки пайплайнов на базе LLM-моделей. Тема сравнения пайплайнов назревала давно, так как мы активно используем данные редакторы в своей работе и зачастую сталкиваемся с различными ограничениями решений. Данная статья будет полезна командам, которые только выбирают среду разработки пайплайнов для своих LLM-приложений и ИИ-агентов, а также тем, кто ищет лучший редактор для решения своих задач.Введение
Безопасность AI-агентов в Web3. Часть 2: уязвимости современных LLM и соревновательный взлом
Современные методы джейлбрейков
