rag.
От страха к успеху: история появления ИИ-помощника в системе «АФИДА»
Привет, Хабр! На связи снова Всеволод Зайковский, заместитель руководителя проекта в «Газпром ЦПС». В прошлый раз
Создание корпоративной Базы Знаний для внедрения LLM-инструментов
В статье описываю практический опыт построения корпоративного ИИ-ассистента: от структуры базы знаний и графовой модели до фильтрации контекста и контроля версий. Материал будет полезен продактам, архитекторам, маркетологам и всем, кто внедряет ИИ в бизнес-процессы. «Garbage in - garbage out», как мусор в корпоративной Базе Знаний мешает корректной работе ИИ и как мы предлагаем это исправить.Сегодня многие компании внедряют ИИ-агентов по упрощённому сценарию: загружают PDF-регламенты, Excel-прайсы и архивы переписок в векторную БД, после чего ожидают, что модель будет корректно отвечать на вопросы пользователей.
Архитектура высоконагруженных RAG-систем: 10 стратегий оптимизации чанкинга и интеграция с Weaviate, Qwen – Llama -Gemma
Привет, Хабр! Это Андрей Носов, AI-архитектор в компании Raft, проектирую и внедряю высоконагруженные RAG-системы на предприятиях. Сегодня я расскажу о вызовах, которые мы преодолеваем каждый день, создавая такие системы, и сделаю акцент на чанкинге.
К2 НейроТех добавил Langflow в ML-платформу для быстрой разработки решений на LLM
К2 НейроТех интегрировал в свою ML-платформу в составе облачной инфраструктуры K2 Cloud low-code инструмент Langflow. Новая функция позволяет бизнесу быстро разрабатывать решения на основе больших языковых моделей (LLM) без глубоких знаний программирования.
Обзор книги «RAG и генеративный ИИ»
Привет, меня зовут Кирилл Колодяжный, я разработчик систем хранения данных в YADRO, ML-энтузиаст, автор книги «Hands-on Machine Learning with C++».Хочу поделиться впечатлениями от книги Дэниса Ротмана «RAG и генеративный ИИ»
ИИ-агенты на рынке недвижимости: эволюция
Всем привет! Меня зовут Алина. На связи снова компания Домклик. Сегодня мы обсудим очень горячую тему этого года — разработку ИИ-агентов. Недавно я выступила с докладом на конференции HighLoad++ 2025, и, думаю, всем будет интересно узнать, как мы создавали ИИ-агентов для рынка недвижимости прошедшим летом. Несмотря на уже существовавшие Transformer-модели, массового интереса вокруг агентов тогда не наблюдалось. Однако в этом году ситуация кардинально изменилась.Эволюция чат-бота до агента-консультанта
Как я собрал Telegram-бота-консультанта по железу на бесплатном стеке (RAG + Groq + python telegram bot)
Представьте консультанта в DNS/Ситилинке, который не навязывает «вот этот блок питания потому что остался на складе», а спокойно объясняет, чем один БП лучше другого под ваш билд, помнит, о чём вы спрашивали раньше, и ещё просит вежливый фидбек. Я решил собрать такого консультанта в виде Telegram-бота «Кремний» — RAG-бота по железу на бесплатных инструментах: Telegram Bot API, Groq (Llama 3.1 8B), sentence-transformers и чуть-чуть боли с NumPy и Pterodactyl.Задача: живой консультант по железу в Telegram
Оптимальный путь в NLP: как стать Middle за полгода
Стать Middle NLP Engineer за 6 месяцев — реально. Не за два года, не через бесконечные курсы — а за полгода нормальной учебы. Эта статья - про оптимальный путь. Без матана, без академизма, без «прочитай пять книг». Только то, что реально нужно для собеседований и работы.Почему это реально:Мой путь от нуля до стажёра занял два года, и сейчас я понимаю, как пройти его быстрееПосле нахождения первой работы я вырос до Senior за год;Я регулярно провожу собеседования и знаю реальные требования;Уже помог нескольким людям войти в профессию.
