rag.
Как выбрать AI-курс для менеджера: подробный разнос
Обзор без маркетинга, с фокусом на то, что реально нужно менеджеру: практика, широта тем, прикладные знания, релевантность, отсутствие воды и инфоцыганщины.Как-то раз уже делался обзор по всем существующим на рынке курсам по управлению проектами https://vc.ru/hr/218092-top-90-kursov-po-upravleniyu-proektami, пришло время почихвостить рынок с новой, актуальной темой.
Jay Knowledge Hub: от прототипа до промышленного PaaS создания баз знаний полного цикла
Привет, Хабр! Меня зовут Никита, я руководитель команды разработки умного поиска на основе генеративного AI в Just AI. В этой статье я расскажу о нашем опыте в умный поиск — как от mvp RAG-сервиса для Q&A бота нашей службы поддержки мы пришли к облачной платформе Jay Knowledge Hub (сокращенно KHUB), которая помогает нашим клиентам автоматизировать поиск по различным источникам знаний.Как все начиналось: прототип на базе RAGНаш основной продукт — диалоговая система для создания чат-ботов JAICP
Telegram-бот с интеграцией AnythingLLM + LM Studio
ОглавлениеВведениеАрхитектура проектаНастройка окруженияAPIПримеры использованияЗаключение
Разработка LLM моделей для обновления кода приложений на более высокие версии фреймворков или языков программирования
В этой статье я планирую исследовать, как можно использовать большие языковые модели (LLM) для миграции проектов между различными фреймворками. Применение LLM в задачах на уровне репозитория — это развивающаяся и всё более популярная область. Миграция кода со старых, устаревших фреймворков на новые является одной из ключевых задач в крупных корпоративных проектах.Актуальность
Конкуренция AI-продуктов, вызовы vibe coding, трансформация RAG: чему будут посвящены дискуссии на Conversations 2025?
От анонсов к подробностям дискуссий, которые ждут участников летней Conversations 26-27 июня в Санкт-Петербурге. В этом году в программе конференции участников ждет аж 4 дискуссии с экспертами в Technology, Product и Startup Track. Что в фокусе? Product map под воздействием AI, конкуренция и позиционирование AI-продуктов, вызовы vibe coding и трансформация RAG, измерение потенциала GenAI-продукта и многое другое. Рассказываем подробнее и делимся промокодом на билеты!
Останется ли это правдой завтра? Как проверка устойчивости фактов помогает LLM стать честнее и умнее
Привет, Хабр! Мы в команде «Вычислительная семантика» в AIRI сфокусированы на исследовании галлюцинаций и решении проблем доверительной генерации. Мы учимся находить галлюцинации и бороться с ними. Большие языковые модели (LLMs) вроде GPT-4 стали незаменимыми помощниками в повседневной жизни — от генерации текстов до поддержки в кодинге и ответов на вопросы. Однако у них есть ахиллесова пята: они часто галлюцинируют. В этом посте мы разберем нашу последнюю работу Will It Still Be True Tomorrow?, посвященную тому, как на надёжность моделей влияет феномен неизменного вопроса (evergreen question)
RAG на практике: чат-бот для корпоративной вики
Привет! Меня зовут Алиса, до руковожу командой машинного обучения в Банки.ру и занимаюсь проектами, связанными с внедрением ИИ. В этой статье расскажу, как мы создавали чат-бота для работы с внутренней документацией: какие задачи решали, с какими сложностями столкнулись, что сработало, а что — нет. Надеюсь, наш опыт окажется полезным тем, кто только начинает путь или уже в процессе — возможно, это поможет сэкономить время и нервы.Предпосылки создания бота
Создаем свой RAG: от загрузки данных до генерации ответов с LangGraph. Часть 2
Привет, Хабр!В этой статье я объясню, как работает технология RAG (Retrieval-Augmented Generation), и покажу её базовые реализации. Для примеров я буду использовать фреймворк LangGraph — его основы я разбирал в предыдущей статьеВ конце статьи вас ждет дополнительный пример, поэтому дочитывайте до конца. Как устроен RAGТехнология RAG состоит из двух ключевых компонентов:Индексация (Indexing)Загрузка данныхРазбиение на фрагменты Векторизация Хранение Поиск и генерация (Retrieval and Generation)
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.
