Облачные ИИ не справляются, MiniLM-L6 ломается на философии: строим локальный RAG для сложных семантических текстов
Этот проект долго вынашивался и, в конце концов, начался как очередная попытка разобраться в философских текстах, написанных Джейн Робертс во второй половине двадцатого века.Естественно, с появлением мощных облачных ИИ не оставлялись попытки найти в них “качественных собеседников” по предложенной теме. Но, как показала практика, они справились с этой задачей далеко не блестяще! То галлюцинировали факты из общих знаний, то упираясь в границы своих датасетов.
10 актуальных RAG-подходов: какие реально полезны и когда их применять?
Всем привет, на фоне обновлений в LLM-стеке за последний год, решил собрать практический список RAG-подходов, которые реально используются в продакшене на основе моего опыта и того что я изучал в других кейсах.
Как мы учили поиск понимать контекст: практическое руководство Купера для маркетплейсов
Когда слов недостаточно, поможет семантический поиск на ElasticsearchВ IT-сообществе только и разговоров об эмбеддингах, metric learning, косинусных расстояниях и семантическом поиске. На конференциях все рассказывают про нейросети и векторные пространства. Но если заглянуть под капот и посмотреть, что реально работает в поиске крупных маркетплейсов и e-commerce платформ, то там, как правило, он — добрый, старый полнотекстовый индекс.
