Рубрика «agentic rag»

Парадокс reasoning, 300+ промптов на o4-mini, иерархический retrieval и уроки LongMemEval на 100+ миллионах токенов

Это технический отчёт о том, как мы строили Superagent Memory OS — систему агентной памяти, которая на сегодня удерживает граф из десятков тысяч концептов и почти 2.4 миллиона рёбер поверх примерно 106.7 миллиона обработанных токенов. Здесь будут конкретные цифры, провалы, развороты и архитектурные решения, к которым мы пришли через боль, а не через слайды.

Оглавление

  1. Парадокс reasoning: как умная модель ломает extraction

  2. Почему flat RAG ломается на длинной истории

  3. Базовая онтология как старт любой системы памяти

    Читать полностью »

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему Retrieval-Augmented Generation (RAG) чаще всего эффективнее дообучения моделей. Vector, Graph и Agentic RAG помогают ИИ работать точнее, быстрее адаптироваться и учитывать реальный контекст — будь то кодовая база, документация или API. Дообучение же остаётся дорогим и негибким инструментом.


Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js