Продолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (ссылка на первую часть — здесь, на вторую часть — здесь, третью часть — здесь, четвёртую часть — здесь). Перевод этой части мы выполняли в тандеме с коллегой — Мариной Хазиевой. К некоторым терминам, как и в прошлых частях, добавлены переводы и пояснения для удобства начинающих ИТ-переводчиков.
Всем 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.
Продолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (ссылка на первую часть — здесь, на вторую часть — здесь, третью часть — здесь). В этой, четвертой части авторы совсем скромненько, словно тренировались заполнять налоговую декларацию, разбирают технологии аугментации извлеченных данных.
Привет! В этом посте мы поговорим подробно про RAG на каждом его этапе, его текущее развитие на момент написания статьи и про другие модификации. В прошлой статье я писал про промптинг, советую глянуть 👀
RAG-системы становятся все популярнее в корпоративной среде, но их эффективное внедрение и качественная оценка остается сложной задачей. Один из типичных примеров — создание чат-ботов, отвечающих на вопросы пользователей с опорой на корпоративную базу знаний. И которые, вроде бы, заводятся и работают, и делают это даже неплохо, но всегда хочется получше.
