Как сделать RAG для своей компании
По следам:Как я сделал RAG для своей компанииКак я сделал RAG для своей компании (часть 2). И как начал делать AI АгентаAI агенты — клоны сотрудников (часть 3)В этой статье я постараюсь суммировать свой опыт, подвести итоги и предоставить верхнеуровневую картину решения. Определите список вопросов и сабсет данных
ChatGPT теперь говорит на праиндоевропейском (и перевёл на праиндоевропейский моё стихотворение)
Пользователь Reddit с ником Low-Needleworker-139 неделю назад объявил в сабреддите r/IndoEuropean, что создал на базе ChatGPT свою пользовательскую языковую модель, которую обучил на имеющемся корпусе реконструкций праиндоевропейского языка. Этот пользовательский чатбот получил название Déiwos-Lókwos GPT.
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
Обзор техник RAG: Retrieval Augmented Generation
Рассмотрим техники построения и улучшения RAG систем: от нарезания текстов на куски, до продвинутых способов улучшения качества ответа.Этим блогом можно пользоваться как шпаргалкой для проектирования своего RAG-а и/или для подготовки к собеседованиям.Все полезные ссылки и материалы, на которые я опирался будут в конце.Что такое RAG и зачем нуженRAG - это фреймворк взаимодействия предобученной LLM с базой знаний. То есть при ответе LLM на запрос пользователя модель отвечает используя актуальный контекст из базы и свои pre-trained знания.
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.
«Спасибо». Пожалуйста, с нас миллион $
Недавно в X (Твиттере) один пользователь задался вопросом - сколько денег OpenAI потеряла из-за того, что люди говорят своим LLM спасибо и пожалуйста (не дословно). Сэм Альтман ответил на это: "tens of millions of dollars well spent--you never know", что можно перевести как: "десятки миллионов долларов были потрачены не зря, никогда не знаешь .
Сколько стоит «спасибо» для Сэма Альтмана
Недавно в X (Твиттер) один пользователь задался вопросом - сколько денег OpenAI потеряла из-за того, что люди говорят своим LLM спасибо и пожалуйста (не дословно). Сэм Альтман ответил на это: "tens of millions of dollars well spent--you never know", что можно перевести как: "десятки миллионов долларов были потрачены не зря, никогда не знаешь .
Руководство Google по промпт-инжинирингу. Заключительная часть: лучшие практики и рекомендации
От переводчикаПредставляю вашему вниманию заключительную, третью часть перевода статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra — Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google. Этот материал завершает цикл публикаций, посвященных эффективному взаимодействию с большими языковыми моделями.В первой части мы познакомились с основами промпт-инжиниринга и базовыми техниками промптинга. Во второй
Накорми языковую модель документами
Задача поиска ответов по внутренней документации
