Рубрика «bge-m3»

Первый вариант системы выглядел вполне стандартно: документы разбиваются на фрагменты, для них считаются embeddings, пользователь задаёт вопрос, несколько наиболее подходящих фрагментов отправляются в LLM вместе с запросом. Модель формулирует ответ — на первых тестах этого было достаточно.

Проблемы начались на вопросах, которые на первый взгляд мало чем отличаются друг от друга:

  • Какая пеня установлена в договоре № 14/24.7645?

  • Кто из арендаторов не заплатил за май?

  • А у него предусмотрена индексация?

  • Контрагент предлагает добавить пеню в 0,01%. Насколько это существенно?

Читать полностью »

Всем привет! Недавно столкнулся с проблемой, что в настоящее время большая часть обучающих материалов по Retrieval‑Augmented Generation (RAG) сосредоточена на Python‑экосистеме (LangChain, LlamaIndex и тому подобное), а пошаговые руководства, которые показывают, как быстро собрать рабочее RAG‑приложение на чистом Java‑стеке, встречаются крайне редко. Эта статья представляет собой простое практическое руководство, где мы разберём весь процесс от настройки окружения до полного примера кода, чтобы даже начинающий Java‑разработчик мог развернуть RAG.

Читать полностью »

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