Как поднять точность RAG-агента: чек-лист и инструменты. Часть 2. Финал
В первой части я разбирал архитектуру AI-агента, выбор между RAG и GraphRAG на примере AI-юриста для техподдержки. Если пропустили – https://habr.com/ru/articles/975230/Во второй части решил уделить внимание тому, как добиться нормального качества поиска и точности ответов. Чтобы AI-агент не остался в песочнице и не превратился в очередной эксперимент "мы попробовали, не взлетело".Надеюсь мой опыт будет полезен и вы сэкономите себе деньги, нервы и время. А может быть и вовсе откажетесь от идеи создания агента — это тоже нормальный исход.
Нейросети для остужения маркетинговых задач: выбираем ИИ-помощника
Привет, Хабр. В этой статье я собрала для вас 3 генеративные нейросети, с помощью которых я сама решаю задачи по маркетингу.
Так ли хороша DeepSeek-R1, как о ней говорят
Во всем AI-мире сейчас говорят о новой китайской языковой модели DeepSeek и, конечно, наша команда развития AI не могла пройти мимо этой темы. Мы сравнили ответы новой модели на реальные запросы к нашей базе знаний с ответами других популярных моделей. Что из этого получилось и какие выводы мы сделали расскажу я — Максим Михайлов, продуктовый менеджер Cloud.ru.
DeepSeek и Qwen 2.5 против ChatGPT: как китайские компании запустили новый скачок в мире ИИ
В последние недели мир искусственного интеллекта (ИИ) был потрясен значительными достижениями китайских компаний, особенно DeepSeek и Alibaba, которые представили свои передовые модели — DeepSeek-R1 и Qwen 2.5-Max соответственно. Конечно же, эти события вызвали широкий резонанс в технологическом сообществе и привели к обсуждению будущего ИИ.Меня зовут Роман Ленц, я начальник отдела анализа данных и машинного обучения ПГК Диджитал — цифровой дочки Первой грузовой компании
Не DeepSeek’ом единым: вышел Qwen2.5-Max от Alibaba
В последние дни мы наблюдаем уже не столько за битвой OpenAI и DeepSeek, сколько за баталиями DeepSeek против Qwen. И вот Qwen наносят новый удар. И это после того, как уже был релиз Qwen2.5-VL и релиз Qwen2.5 с контекстом в 1 миллион токенов.Вчера была выпущена LLM-модель Qwen2.5-Max. Он превосходит DeepSeek V3 в таких бенчмарках, как Arena-Hard, LiveBench, LiveCodeBench и GPQA-Diamond, а также демонстрирует близкие результаты в других бенчмарках, как к примеру MMLU-Pro.Коротко о модели и архитектуре
