Рубрика «rag ai»
Ваш RAG не умеет думать. А мой умеет
2026-04-24 в 9:01, admin, рубрики: AI, graphrag, HippoRAG, rag, rag ai, rag pipeline, rag система, ruvds_статьи, исскуство
Как я свой аналог NotebookLM делал или как сделать обучение эффективнее с JuliaLM
2026-04-02 в 20:15, admin, рубрики: AI, JuliaLM, NotebookLM, rag, rag aiУстав от вечных мук впн, прокси и прочих Захотев в импортозамещение решил склепать NotebookLM на свой лад доступный всем проживающим в необъятной и не только.
Кто не знает, это сервис который позволяет загрузить кучу исследовательских материалов и задавать им вопросы на человеческом языке. PDF-ки, статьи, ютуб-лекции всё это превращается в базу знаний, по которой можно искать, получать саммари и даже генерировать флешкарточки для подготовки к экзаменам.
Выбор готового ИИ чат-бота: почему мы в результате написали своего гибридного агента
2026-02-28 в 14:15, admin, рубрики: llm, rag ai, искусственный интеллект, чатботНебольшая история о том, как мы искали чат-бота на рынке, но не нашли и построили гибридную систему (правила + ИИ), которая обходится в ~5 000 руб. в месяц.
Какой подход подойдет вам?
Краткий итог нашего изучения рынка и создания собственного бота (почему это так - читайте ниже):
Промпт-бот (500 ₽ фриланс + 50 000 ₽/месяц API):
Читать полностью »
Семантический обновляемый кэш на AlloyDB Omni
2026-02-12 в 13:38, admin, рубрики: alloydb, rag, rag aiПредположим, вы построили RAG-сервис на SQL, и он отлично работает. Довольно быстро, очень точно, и очень дорого, ведь каждый запрос к сервису требует обращения к LLM для генерации ответа по чанкам, извлеченным из базы знаний. И чем больше мы извлекли таких фрагментов, тем больше входных токенов тратится на составной промпт, даже если ответ будет состоять из одного предложения.
Можно, конечно, заранее срезать количество извлекаемых чанков, но это отразится на качестве ответов.
Дело о ненужной рекомендательной системе, сделанной с помощью AI
2026-02-06 в 10:16, admin, рубрики: ai-агенты, rag ai, skills, vibe coding, тестирование требований, требования
О проблемах найма я узнал не из аналитических отчётов — а потому что сам оказался внутри рынка труда. С одной стороны — как кандидат, с другой — как человек, работавший с HR и процессами найма.
Я год доверял ChatGPT в строительстве, а потом он придумал ГОСТы
2026-02-03 в 14:42, admin, рубрики: chatgpt, rag, rag ai, базы данных, гост, ИИ, искусственный интеллект, нейросети, строительствоЭту историю для моего блога рассказал Алексей Кривоносов
Год назад я начал использовать ChatGPT для работы. Занимаюсь загородным строительством — это основной бизнес. Также веду YouTube-канал компании. Нейросеть помогала генерировать сценарии, составлять контент-планы, оформлять технические отчёты.
Но когда попробовал использовать ChatGPT для работы со строительными нормами — СП, ГОСТами, нормативной документацией — столкнулся с проблемой. Нейросеть придумывала несуществующие пункты нормативов, выдавала цифры, которых не было в документах.
Создаем мощного ИИ-агента с долговременной памятью, используя LangGraph, RAG и веб-скрапер
2025-11-15 в 9:56, admin, рубрики: AI, langgraph, rag ai, ИИ, ии-агенты, нейросети
Свой ChatGPT на документах: делаем RAG с нуля
2025-07-13 в 10:08, admin, рубрики: ai agent, ai app, ai application, llama 3.3 70B, rag, rag ai, rag pipeline, retrieval augmented generation, ии агент, ии приложениеВсем привет! Наверняка у вас были ситуации, когда нужно быстро найти что-то в длинном документе-договоре, инструкции или отчёте. Сегодня я покажу, как сделать своего помощника, который будет отвечать на такие вопросы автоматически. Соберем RAG с нуля: загрузим документы, "нарежем" их на куски, проиндексируем в Qdrant и подключим LLaMA через Amvera Inference.
Если вы увидели незнакомые слова — не пугайтесь, далее я расскажу об этом подробно.
Самое главное, что всё это работает самостоятельно, без зависимости от OpenAI.
RAG - что это?
n8n. Создаём AI Telegram agent с установкой и настройкой
2025-03-13 в 17:25, admin, рубрики: ai agent, n8n agent, n8n ai, n8n docker, n8n https, n8n telegram, n8n база данных postgresql, n8n установка, rag ai, создание ии агентовВсем привет!
В этой статье будет рассматриваться n8n - open source платформа для автоматизации рабочих процессов, которая поддерживает более 400 интеграций, в том числе LMM, векторные базы данных и все, что нужно, чтобы создать ИИ-агентов и RAG-приложений.
Итак, сегодня мы развернем n8n c RAG-агентом на нашем облаке Amvera (почему подходит именно Amvera - расскажем ниже) и покажем, как им пользоваться на простых примерах, среди которых будет чат-бот для работы с БД PostgreSQL.
Что нам понадобится?
А понадобится лишь: