Рубрика «rag»

От теории до production — архитектура, алгоритмы, безопасность


Привет!

Это исчерпывающее руководство по RLM-Toolkit — open-source библиотеке для работы с контекстами произвольной длины.

Что рассмотрю:

  • Формальная теория RLM (State Machine, рекурсия)

  • InfiniRetri: математика attention-based retrieval

  • H-MEM: когнитивная архитектура памяти

  • RAG vs KAG vs GraphRAG vs InfiniRetri

  • Security: CIRCLE compliance, sandbox escape prevention

  • Реальные примеры с логами выполнения

  • Troubleshooting и best practices

Уровень: от middle до PhD-level исследований.

🚀 Читать полностью »

Привет! Мой путь в мире IT официально начался относительно недавно: в октябре 2025 года. До этого программирование вообще не выходило за рамки увлечений. Но однажды я решил испытать удачу и выйти на тропу приключений, после которой я уже не вернулся прежним...

Читать полностью »
Как я решил проблему длинных совещаний вайбкодингом и китайской видеокартой - 1

Еще одна статья про whisper + pyannote для транскрибации совещаний? Да, но нет.

Читать полностью »

После 10 лет внедрения BI-систем (Qlik Sense, Power BI, Data Lens) я понял одну вещь: дашборд — это не решение. Это данные для решения. А между данными и решением — пропасть, которую преодолевает человек.

В этой статье покажу, как построил RAG-систему с чат-интерфейсом для базы из 600 000 записей техники из Федресурса. Без философии — только архитектура, код и грабли.

Проблема: почему дашборды не работают

Типичный сценарий. Аналитик открывает дашборд с данными о технике в лизинге. Нужно найти топ-10 компаний с бензовозами в Московской области.

Что происходит:

  1. Ищет нужный дашборд (их 15 штук)

  2. Читать полностью »

Не буду одинок, если предположу, что большинство читателей при встрече с чат ботом любой ценой отказывается от его услуг, и ищет способы выхода на живого человека. Причин тому много и основная из них это выдача чат ботом информации далекой от ожидаемой. А какова цена создания системы, которая мало мальски отвечает ожидаемо на задаваемые пользователем вопросы?
В этой заметке я опишу свой опыт создании RAG системы  в рамках соревнования на платформе kaggle https://www.kaggle.com/competitions/data-feeling-school-rag-challenge/overviewЧитать полностью »

Вводная часть: Наивная мечта

Изначально идея казалась кристально чистой: пользователь отправляет текстовый или голосовой запрос (например: «Выведи топ должников по Тверской области на текущую дату и суммы задолженности»).

Шлюз транскрибирует голос в текст (использована Java + библиотека Vosk), передает его ИИ, а тот «понимает», какие запросы нужно сделать к OData 1С, получает данные и возвращает пользователю красивый, структурированный отчет.

Для голосового ввода использовался отдельный модуль на базе VoskЧитать полностью »

Введение

Свою первую программу я написал в 1988 году на калькуляторе МК52. Очень хотелось программировать и даже максимально странный интерфейс не останавливал. Утекло почти 40 лет. Были Атари, Синклеры, 286 IBM, Интернет, смартофоны. Но все эти технологии входили как-то постепенно, приспосабливаясь и без шока.

AI ворвался в жизнь бывалого ИТшника как пыльным мешком по голове. После первого шока, скормленных Дипсику результатов анализов, идей подарков, профессиональная “чуйка” потребовала придумать новой чудо-технологии боевое применение в том, чем я занимаюсь каждый день на протяжении всей сознательной жизни.

Читать полностью »

Привет и с Новым годом! Меня зовут Екатерина, я практикующий юрист, исследую эффективное применение нейросетей в юридических задачах. В декабре ушедшего года я провела необычный для себя и российского LegalTech-рынка эксперимент: с помощью одиннадцати коллег-оценщиков организовала небольшоенезависимое слепое сравнение пяти нейросетевых сервисов. В этой публикации хочу рассказать о вызовах human-eval бенчмарка в домене, где зачастую нет единственно правильных ответов, интересных выводах исследования, полученной мной обратной связи и дальнейших планах.

Юристы и бенчмарки LLM

Читать полностью »

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.

Читать полностью »

Каждая команда сейчас хочет заменить людей на AI. Но есть и другой подход - усилить текущие возможности с помощью AI. Это драйвер роста и масштабирования, а не повод увольнять людей.

Покажу как спроектировать AI агента который можно внедрить в продакшен и реально получить результат. Буду рассказывать на примере проектирования агента который решает проблемы юридической поддержки.

Поговорим про RAG и GraphRAG, про развёртывание и выбор модели. Статья будет полезна как для больших компаний так и для маленьких. В конце посчитаем метрики через eval (Ragas, LLM-as-a-judge), и немного про LangSmith и LangChain.


Формулируем задачу

Читать полностью »


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