Наглядный пример, зачем нужны агенты
Расскажу историю длиною в полгода на которой прекрасно прочувствовал все прелести современных инструментов и способов эксплуатации llm.
В «Поиске» «Яндекса» появился диалоговый режим общения с «Алисой AI»
«Яндекс» запустил
Убейте это немедленно: делаем худший поиск на рынке
За последние шесть лет я прошёл через дюжину проектов, связанных с поиском. Роднило их немногое, кроме того, что практически в каждом я обнаруживал одни и те же ошибки. Не сговариваясь, разные команды спотыкались в одних и тех же местах. Эта статья — каталог самых живучих ошибок при проектировании поиска, кочующих из проекта в проект. Примеры построены на ElasticSearch, но большинство пунктов применимы к любому поисковому стеку.Статья будет полезна как тем, кто еще не делал поисковых систем и столкнулся с проблемой "чистого листа", так и тем, кто уже имеет какой-то поиск и нутром чует неладное, но не может понять, что не так.
RAG вместо GPT: как мы сделали внутреннего ассистента для корпоративных данных
В больших компаниях поиск почти всегда «работает». Но это не значит, что сотрудники быстро находят нужное: нередко они тратят часы на попытку вспомнить формулировку, место и контекст.Мы построили внутренний RAG-ассистент в закрытом контуре: изоляция данных, контроль доступа, бенчмарки качества и долгая работа с вендором. В статье — архитектура, переговоры с вендором, ошибки, компромиссы и выводы для тех, кто думает о корпоративном ИИ всерьёз.
«Инди для позднего вечера»: почему музыкальный поиск не понимает настроений – и что с этим делать
Про то, почему поиск по ключевым словам (keyword search) буксует для субъективных запросов, как представить трек в виде текста и зачем дистиллировать cross-encoder обратно в embedder, рассказывают Ринат Муллахметов, Федор Бузаев и команда ML Research музыкального сервиса Звук.
