Часть 5. Обзор техник оценки качества систем RAG
Предисловие переводчикаПродолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (ссылка на первую часть — здесь, на вторую часть — здесь, третью часть — здесь, четвёртую часть — здесь). Перевод этой части мы выполняли в тандеме с коллегой — Мариной Хазиевой. К некоторым терминам, как и в прошлых частях, добавлены переводы и пояснения для удобства начинающих ИТ-переводчиков.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): глубокий технический обзор
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Свой ChatGPT на документах: делаем RAG с нуля
Всем привет! Наверняка у вас были ситуации, когда нужно быстро найти что-то в длинном документе-договоре, инструкции или отчёте. Сегодня я покажу, как сделать своего помощника, который будет отвечать на такие вопросы автоматически. Соберем RAG с нуля: загрузим документы, "нарежем" их на куски, проиндексируем в Qdrant и подключим LLaMA через Amvera Inference.Если вы увидели незнакомые слова — не пугайтесь, далее я расскажу об этом подробно.Самое главное, что всё это работает самостоятельно, без зависимости от OpenAI.RAG - что это?
Ваш персональный аналитик: как создать RAG-пайплайн для анализа Telegram-каналов
Привет, чемпионы! Сегодня мы создадим вашего персонального аналитика источников, который будет вытаскивать самое важное из ваших любимых Telegram-каналов.
Часть 4. Обзор технологий RAG для LLM: аугментация 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, третью часть — здесь). В этой, четвертой части авторы совсем скромненько, словно тренировались заполнять налоговую декларацию, разбирают технологии аугментации извлеченных данных.
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
Основы и продвинутые техники RAG
Привет, Хабр! В этом посте мы поговорим подробно про RAG на каждом его этапе, его текущее развитие на момент написания статьи и про другие модификации. В прошлой статье я писал про промптинг, советую глянуть 👀Интро
