rag. - страница 7

rag.

Как мы научили ИИ-агента понимать чужую кодовую базу: вместо чанков — три источника фактов

Мы — разработчики MetaVision for 1C: AI, десктопной программы для статического анализа конфигураций 1С с ИИ-агентом. Столкнулись с очевидной, в ретроспективе, проблемой: стандартная RAG-схема «порезать код на чанки, посчитать embeddings, достать похожие» на реальных кодовых базах почти не работает. Рассказываем, почему, и что мы построили вместо неё — на живых примерах из нашей программы.

продолжить чтение

Гибридный RAG на Налоговом кодексе: восемь находок, семь потерь

В японских боевых искусствах путь мастера описывают тремя иероглифами — 守破離 (Сю-Ха-Ри): сначала следуй форме, затем меняй её, а после перестань от неё зависеть. Нельзя ломать то, что ещё не успел освоить.守 (Сю) — это про то, как, сохранив себя, достичь своей лучшей версии. При чём здесь RAG? Да при том, что, прежде чем рваться к агентным RAG и GraphRAG, надо разобраться с базой — довести до ума уже имеющиеся формы, чтобы получить качественную систему. Поэтому эта статья — про «Сю» продвинутого RAG: как фундаментально поднять качество, не перепрыгивая ступени «навороченности» с неоправданным риском.

продолжить чтение

Агентный ИИ или три чат-бота в плаще: как отличить одно от другого

Нам говорят: ИИ уже может сам писать статьи для базы знаний по данным закрытых тикетов, уже сбрасывает пользователю пароль без участия человека, уже запускает мониторинг инцидентов раньше, чем кто-то успевает спросить в чате почему опять не работает. Всё это правда.Но правда и то, что так умеют не все. Разбираемся, как отличить настоящего агента от подделки.

продолжить чтение

ИИ становится рабочим инструментом 1С: что покажут на TECH EVENT

ИИ в 1С уже не ограничивается генерацией кода и экспериментами с чат-ботами. Его подключают к тестированию, мониторингу, интеграциям, корпоративным данным и внутренним бизнес-процессам. Вокруг него появляются новые подходы к разработке, документации и работе команд.На INFOSTART TECH EVENT 2026 этой теме посвящены

продолжить чтение

Как мы научили LLMCOD собирать базу знаний не только из HTML, но и из SPA и открытых API

Обычно задача «создать базу знаний из сайта» звучит просто: взять HTML, извлечь текст, разбить его на фрагменты, построить embeddings и отправить всё в RAG.На современных сайтах этот подход всё чаще перестаёт работать.Главная причина — сайт может практически не содержать данных в исходном HTML. Пользователь открывает страницу, браузер загружает JavaScript, JavaScript обращается к API, а уже API возвращает услуги, товары, объекты, статьи, цены и другие данные.Именно с такой проблемой мы столкнулись при разработке новой возможности в LLMCOD.

продолжить чтение

От готовых реплик к контекстной памяти: как эволюционировали AI‑чаты

В первой части статьи мы рассказывали об эволюции поисковых систем. Теперь перейдем к технологиям, благодаря которым AI‑чаты получили свои нынешние возможности. Если основная задача классического поисковика — найти и ранжировать существующие документы, то AI‑чат должен сформировать ответ с учетом запроса и контекста разговора.

продолжить чтение

Как я научил LLM читать чужую кодовую базу, вместо того чтобы галлюцинировать API

Разбор архитектуры ИИ-агента для статического анализа кода: локальный индекс на SQLite, 71 инструмент, цикл tool-calling на 30 ходов и валидаторы, которые мы написали и сами же сняли, потому что они ложно срабатывали на валидных файлах.

продолжить чтение

Почему RAG не умеет в Excel

Треть нашей базы знаний лежит в выгрузках Excel, и на них ИИ-ассистент отвечает хуже всего. Разбираем, что теряется по дороге от ячейки до индекса.Вопрос, на который ассистент не отвечаетУ нас внутренний помощник по методологии. Он ищет по базе из нескольких сотен документов: регламенты в PDF, презентации, записки и примерно треть корпуса в Excel. Справочники категорий, прайс-листы, списки контрагентов. Всё это мы порезали на куски и сложили в векторный индекс, тридцать пять тысяч кусков.Сотрудник спрашивает: «Является ли Северянка нашим партнёром?»

продолжить чтение

SRX: восстановить нужный фрагмент и проверить его

Что происходит, когда AI‑системе нужно ответить не только «что я помню?», но и показать, какой именно исторический источник подтверждает ответ?В SRX я экспериментирую с другим подходом к длинной истории: вместо передачи модели всего накопленного контекста система сначала находит нужную версию данных, восстанавливает её и проверяет по исходному источнику. Только после этого результат можно отдавать LLM для интерпретации.Почему обычного поиска недостаточноПредставим, что параметр database.pool_size менялся так:

продолжить чтение

RAG умер, да здравствует RAG: история одного Reranker и как мы оживили нейропоиск среди 35 000 страниц

Привет, Хабр! На связи Саша Михеев, ML-инженер Центра гибридного интеллекта в Рунити. В

продолжить чтение

1...5678910...2030...59