rag. - страница 40

rag.

От задачи до решения: LLM с RAG-конфигурацией и ROC-AUC. Эксперимент на 121 прогоне за 40 часов с помощью ИИ

Меня зовут Антон, сейчас занимаюсь прикладными проектами индекса цифровой зрелости БРИКС. Пробую за счет инструментов ИИ собирать каскады моделей ИИ для выявления неочевидных зависимостей в разных экономических и культурных процессах на основе данных извлекаемых из открытых источников. 

продолжить чтение

Self-RAG: LLM сама выбирает, когда ей нужен контекст

Привет, чемпионы! Сегодня как никогда актуальны методы улучшения LLM-ассистентов, особенно для бизнес-интеграции. Поделюсь опытом внедрения технологии Self-RAG, её плюсами, минусами и реализацией кастомного модуля на локальной инфраструктуре.

продолжить чтение

Что скрывается за MCP-сервером и почему он может заменить RAG

Область искусственного интеллекта стремительно развивается, открывая новые способы повышения эффективности их работы и интеграции с данными в реальном времени. Одним из последних достижений стал Model Context Protocol (MCP)

продолжить чтение

AI-агент говорит, что всё сделал. А ты уверен? Что нужно знать про оценку

продолжить чтение

Поддержка RUTUBE 2.0: как мы научили бота не ломаться на сложных вопросах

Как у нас в RUTUBE ИИ и служба клиентского сервиса работают сообща, вместе справляются с ростом сервиса и мгновенно адаптируются к изменениям — рассказываем в этой статье. Делимся рецептом RAG-системы, которая за первые три месяца эксплуатации уже отвечает почти на 70% запросов пользователей и никогда не врёт про «космических зайцев». 

продолжить чтение

AI-агенты, RAG, вызовы vibe coding и новая эра кибербезопасности – 35+ докладов про genAI на Conversations 26-27 июня

Конференция по генеративному и разговорному AI Conversations отправляется в Санкт-Петербург! 2 дня, 4 трека, 40+ докладов, дискуссии, нетворкинг и вечеринка – всё это ждет участников Conversations 26 и 27 июня 2025 года.

продолжить чтение

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.

продолжить чтение

Простое объяснение AI-поиска

Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Сегодняшний перевод — AI native search Explained

продолжить чтение

LLM-судья: как LLM отсекает правду от лжи?

LLM-as-a-judge — распространённая техника оценки продуктов на основе LLM.Популярность этой техники обусловлена практичностью: она представляет собой удобную альтернативу дорогостоящей человеческой оценке при анализе открытых текстовых ответов.

продолжить чтение

Использование графов знаний при разработке RAG-систем

1 ВведениеПривет, Habr! На связи Александр Сулейкин, Роман Бабенко и Даниил Бутнев. Подготовили совместную статью по теме использования графов знаний при разработке RAG-систем. В рамках статьи рассказываем про основные проблемы традиционных RAG-систем, даем обзор основных открытых проектов графов знаний GraphRAG, показываем и даем краткое описание архитектуры таких систем, а также рассказываем про практическое использование графов знаний на примере трех областей - медицины, метрологии и стандартизации.

продолжить чтение