RAG (Retrieval-Augmented Generation или генерация, дополненная поиском) - это метод искусственного интеллекта, сочетающий генеративную большую языковую модель (LLM) с внешней базой знаний для создания более точных, контекстно-зависимых и актуальных ответов. Принцип его работы заключается в том, что сначала извлекается релевантная информация из набора документов или источников данных, а затем эта информация передается в LLM для формирования окончательного ответа. Этот процесс позволяет модели выдавать более точные ответы, менее подверженные “галлюцинациям”, и ее можно обновлять без дорогостоящего переобучения.
Рубрика «rag ai»
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: