Представьте, что вы предоставляете своему ИИ конкретные релевантные документы (или фрагменты), которые он может быстро просмотреть, чтобы найти необходимую информацию, прежде чем ответить на ваши вопросы. То есть, вместо поиска по всей базе данных (которая может не поместиться в контекстное окно модели LLM, или даже если поместится, это потребует много токенов для ответов), мы предоставляем LLM только релевантные документы (фрагменты), которые ему необходимо найти, чтобы ответить на вопрос пользователя.
Рубрика «ml» - 4
Создаем простую систему RAG на Python
2025-12-25 в 14:09, admin, рубрики: ml, rag, векторный поиск, генеративные модели, семантический поиск, эмбеддингиКниги, видео и курсы для изучения ML
2025-12-21 в 8:00, admin, рубрики: ml, selectel, курсы, машинное обучение, обучение
Собрали бесплатные ресурсы, которые позволят погрузиться в работу с искусственным интеллектом — как для новичков, так и для тех, кто уже работает с ML и хочет углубить знания.
Сборники материалов
Сборник учебных материалов от TensorFlow
Поговорим об основах машинного обучения
2025-12-17 в 18:24, admin, рубрики: AI, ml, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, основы MLРазличные направления машинного обучения сейчас используются практически везде и порой сложно понять какое направление какие задачи решает. Сегодня мы попробуем разобраться в ключевых особенностях машинного обучения, рассмотрим из каких основных направлений состоит ML и как они используются. Основная цель этой статьи помочь начинающим специалистам разобраться с тем, что из себя представляет машинное обучение.
Фильтруем политику и нецензурщину: как в «Эвоторе» защищают клиентский чат
2025-12-16 в 9:15, admin, рубрики: BERT, ml, ml-safety, nlp, NLP в бизнесеВ мире высоких технологий все больше и больше компаний внедряют голосовых и чат‑ассистентов в различные сегменты рабочих процессов. Они помогают обрабатывать рутинные задачи, ускоряют взаимодействие с пользователями и снижают нагрузку на сотрудников. Компания «Эвотор» находится в числе тех, кто активно занимается разработкой ассистента поддержки на базе llm — Евы, которая уже помогает тысячам пользователей ежедневно.
Как раздобыть Nvidia Tesla за копейки и не поселиться в психушке: хардкор-гайд от выжившего
2025-11-30 в 15:16, admin, рубрики: AI, china, devops, ml, Nvidia, nvidia cuda, nvidia tesla, nvidia tesla h100, pytorchПривет! Сегодня расскажу вам сагу о том, как мы искали дешёвые AI-мощности для своего проекта и чуть не сошли с ума. Спойлер: спас нас Китай, но эта помощь стоила нам седых волос и нескольких лет жизни. Делюсь опытом, чтобы вы прошли этот путь быстрее.
Меня зовут Михаил, я работаю в компании VizoGEN на позиции CTO и вся история ниже - наш путь.
Пролог: Скромные запросы и растущие аппетиты
Всё начиналось невинно. Как и у многих, наш стек AI-инструментов (полный список — военная тайна, сорян, NDA) на этапе гипотез скромно кушал с 3080 TI. Потом пошло-поехало: 4080, а там и до 4090 TI рукой подать.
Привет! Это моя первая статья на Хабре, а к ее созданию меня подтолкнуло решение кейсов для отбора на стажировку от Т-Банка - я проделывал большой объем работ, но фидбека по кейсу не получал, лишь сухое "Спасибо за участие! К сожалению..." и т.д. Подобная фраза никак не помогала мне прогрессировать, находить точки роста и выявлять ошибки в моем решении, поэтому я решил выложить результат работы здесь в надежде на обратную связь от читателей - было бы очень приятно и познавательно услышать, что можно улучшить или доработать. Приятного чтения!
Задача кейса
Эпоха универсальных CPU закончилась: как выбрать между P- и E-ядрами Xeon 6
2025-11-26 в 8:00, admin, рубрики: amx, AVX-512, HPC, intel, ml, selectel, xeon, xeon 6
Привет! На связи Максим Башмаков. Мы в Selectel производим, собираем и внедряем в продакшен серверы на Intel®Читать полностью »
Оценка эффективности внедрения искусственного интеллекта
2025-11-22 в 11:35, admin, рубрики: AI, IT компании, ml, внедрение ии, ИИ, оценка эффективности, трудоемкость, эффективностьЗаканчивается 2025 год, повсюду цели и лозунги о внедрении ИИ. Каждый месяц мы видим очередную новость о том, что AI технологии совершили прорыв и наша жизнь уже не станет прежней. Но действительно ли ИИ повышает производительность IT-специалистов? Без объективных метрик сложно понять - приносит ИИ пользу и сокращает трудоемкость, или создает новые проблемы - усложняет процесс, увеличивает технический долг и снижает качества кода.
Джейн — AI-ассистент преподавателя урбанистики: как мы создали помощника для ИТМО за 10 дней
2025-11-19 в 13:00, admin, рубрики: llm, ml, rag, ассистент, ИИ, искусственный интеллект, образование, университет, урабанистика, хакатонПривет! Мы — команда StreetCode. На хакатоне AI Product Hack [AI]ducation мы решили проверить, может ли AI не просто помогать студентам, а понимать контекст академической дисциплины. Так появился Джейн — AI-ассистент преподавателя урбанистики, созданный для Университета ИТМО.
За десять дней мы прошли путь от идеи до работающего прототипа: сформулировали гипотезу, построили RAG-архитектуру, внедрили систему проверки безопасности и протестировали бота на реальных студенческих работах.
В этой статье расскажем, какую проблему мы решали, как устроен ассистент изнутри и что показали на финале хакатона.