Рубрика «rag» - 13
Современные подходы «из текста в SQL»: RAG, CoT и другие хитрости
2025-07-07 в 12:03, admin, рубрики: livesqlbench, nl2sql, rag, sql, промт-инжиниринг, текст в sql
16 перемен, которые уже меняют корпоративный подход к генеративному ИИ
2025-07-03 в 11:00, admin, рубрики: AI, genai, generative AI, llm, OpenAI, rag, генеративный ии, ИИ, искусственный интеллектВ 2023 году генеративные ИИ стремительно ворвались в потребительский сегмент, достигнув миллиарда долларов пользовательских расходов за рекордно короткий срок. В 2024-м, по нашим оценкам, потенциал выручки в enterprise-сегменте будет в несколько раз выше.
Пока в прошлом году потребители часами общались с новыми AI-компаньонами или создавали изображения и видео с помощью diffusion-моделей, корпоративное внедрение genAI, казалось, ограничивалось лишь очевидными кейсами и выпуском «GPT-оберток» в виде новых SKU. Скептики задавались вопросами: действительно ли genAI может масштабироваться в enterprise? Читать полностью »
Как мы научили ИИ читать PDF и экономить сотни рабочих часов: полный кейс создания корпоративного ChatGPT
2025-07-01 в 7:16, admin, рубрики: ai-ассистент, llm, nlp, python, rag, Transformers, бизнес-кейс, поиск, хакатон, Чат-ботыОт проблемы до технической реализации — опыт создания ИИ‑ассистента для Росатома за 48 часов хакатона АтомикХак 2.0
Часть 1: Бизнес‑кейс. Зачем это нужно?
Проблема, которая съедает миллионы
Представьте: новый сотрудник крупной корпорации ищет ответ на рабочий вопрос. Он открывает внутренний портал, видит сотни PDF‑инструкций, тысячи записей в базе знаний службы поддержки. Час поиска, звонки коллегам, еще час изучения документов. В итоге — либо неточный ответ, либо решение отложить задачу.
Как заставить AI-ассистента работать с базой знаний в enterprise-компании. RAG-модель в архитектуре
2025-06-30 в 13:31, admin, рубрики: AI, llm-модели, rag, искусственный интеллектКомпания платит дважды: за создание базы знаний и за ее игнорирование. В этой статье разберем, как превратить ее из цифрового кладбища в мощный инструмент с AI-ассистентом – без галлюцинаций LLM и нарушений compliance.
Для начала небольшая ремарка
Многие представляют базу знаний как эдакую внутреннюю википедию, где описаны основные процессы, в отдельных папках хранятся регламенты и инструкции, все красиво упаковано, на лугах пасутся розовые пони. Никто не суется в эту базу знаний, потому что информация устаревает до того, как будет опубликована.
AI-диалоги под контролем: как структурный подход улучшает архитектуру, аналитику и разработку
2025-06-28 в 15:03, admin, рубрики: llm, open source, rag, Анализ и проектирование систем, архитектура, диалоговые системы, интенты, метаданные, структурирование, шаблоныИли как шаблоны, метаданные и строгие правила делают из хаоса — систему.
Читать полностью »
Spring AI: retrieval augmented generation
2025-06-23 в 13:00, admin, рубрики: java, kotlin, OpenAI, pgvector, postgres, rag, spring, spring ai
Spring AIЧитать полностью »
Jay Knowledge Hub: от прототипа до промышленного PaaS создания баз знаний полного цикла
2025-06-23 в 11:03, admin, рубрики: llm, paas, rag, база знаний, искусственный интеллект, работа с данными, работа с документациейПривет! Меня зовут Никита, я руководитель команды разработки умного поиска на основе генеративного AI в Just AI. В этой статье я расскажу о нашем опыте в умный поиск — как от mvp RAG-сервиса для Q&A бота нашей службы поддержки мы пришли к облачной платформе Jay Knowledge Hub (сокращенно KHUB), которая помогает нашим клиентам автоматизировать поиск по различным источникам знаний.
Как все начиналось: прототип на базе RAG
Наш основной продукт — диалоговая система для создания чат-ботов JAICPЧитать полностью »
Telegram-бот с интеграцией AnythingLLM + LM Studio
2025-06-22 в 20:15, admin, рубрики: anythingllm, lmstudio, rag, telegrambot
Разработка LLM моделей для обновления кода приложений на более высокие версии фреймворков или языков программирования
2025-06-20 в 19:01, admin, рубрики: express.js, Fine-tuning, gpt, llama, llm, nest.js, python, rag, RLВ этой статье я планирую исследовать, как можно использовать большие языковые модели (LLM) для миграции проектов между различными фреймворками. Применение LLM в задачах на уровне репозитория — это развивающаяся и всё более популярная область. Миграция кода со старых, устаревших фреймворков на новые является одной из ключевых задач в крупных корпоративных проектах.
Актуальность
RAG на практике: чат-бот для корпоративной вики
2025-06-18 в 12:35, admin, рубрики: ml, rag, ИИ, чат-ботПривет! Меня зовут Алиса, я руковожу командой машинного обучения в Банки.ру и занимаюсь проектами, связанными с внедрением ИИ. В этой статье расскажу, как мы создавали чат-бота для работы с внутренней документацией: какие задачи решали, с какими сложностями столкнулись, что сработало, а что — нет. Надеюсь, наш опыт окажется полезным тем, кто только начинает путь или уже в процессе — возможно, это поможет сэкономить время и нервы.