Рубрика «rag» - 14

в 7:00, , рубрики: agents, AI, LangChain, nlp, python, python3, rag, агенты, искусственный интеллект

Привет!

В этой статье я объясню, как работает технология RAG (Retrieval-Augmented Generation), и покажу её базовые реализации. Для примеров я буду использовать фреймворк LangGraph — его основы я разбирал в предыдущей статье

В конце статьи вас ждет дополнительный пример, поэтому дочитывайте до конца.

Как устроен RAG

Технология RAG состоит из двух ключевых компонентов:

  1. Индексация (Indexing)

    • Загрузка данных

    • Разбиение на фрагменты

    • Векторизация

    • Хранение

  2. Поиск и генерация (Retrieval and Generation)

в 12:03, , рубрики: golang, rag, исскуственный интеллект

Привет! Меня зовут Александр Белышев. Хочу поделиться своим недавним опытом работы над RAG‑сервисом и думаю, что эта тема может быть интересна другим коллегам.

У меня на работе возникла задача по реализации RAG (Retrieval‑Augmented Generation) сервиса. Хотя без моего участия эту задачу успешно решили на Python, изучая их код я задумался: а как можно сделать что‑то подобное на Go?
Результатом этого исследования и моей работы стало следующее решение...

Ссылочку на репозиторий оставлю тут для контекста https://github.com/xman12/rag-api , далее будут примеры из него.

Немного теории

Читать полностью »

в 15:19, , рубрики: embeddings, finetuning, hard-negative, lora, rag, tripletloss, искусственный интеллект, машинное обучение

Привет! Меня зовут Саприн Семён. Я занимаюсь анализом данных и машинным обучением в компании ПГК Диджитал. Сегодня мы продолжаем серию статей, в которой я рассказываю о том, как мы с командой разрабатывали ИИ-помощника. В прошлой статье мы обсудили, почему стандартные подходы к работе с документами не всегда работают, и какие шаги помогли нам повысить качество поиска без существенных затрат памяти на GPU.

Сегодня речь пойдёт о следующем этапе: дообучении (fine-tuning) модели эмбеддинговЧитать полностью »

в 11:00, , рубрики: AI, MCP, mcp-server, model context protocol, rag, ИИ, искусственный интеллект
Что скрывается за MCP-сервером и почему он может заменить RAG - 1

Область искусственного интеллекта стремительно развивается, открывая новые способы повышения эффективности их работы и интеграции с данными в реальном времени. Одним из последних достижений стал Model Context Protocol (MCP)Читать полностью »

в 13:10, , рубрики: AI, ai agent, genai, llm, rag, ИИ, ии-агенты

в 12:02, , рубрики: AI, automation, BigData, machine learning, nlp, rag, инцидент-менеджмент

Автор статьи: Александр Летуновский

Проблематика

Современные крупные организации сталкиваются с большим числом ИТ‑инцидентов — счет может идти на тысячи в месяц. Инциденты нередко повторяются со временем, однако найти похожий случай в базе знаний или в системе регистрации инцидентов непросто: стандартный поиск по ключевым словам часто неэффективен, а «держать в голове» детали всех инцидентов невозможно.

Читать полностью »

в 20:29, , рубрики: llm, llm-агент, llm-архитектура, llm-модели, llm-приложения, rag, rag pipeline, retrieval, retrieval augmented generation, языковые модели

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.

Читать полностью »

в 11:10, , рубрики: AI, ai agent, chain of thoughts, llm, qa, rag, ИИ, искусственный интеллект
LLM-судья: как LLM отсекает правду от лжи? - 1

LLM-as-a-judge — распространённая техника оценки продуктов на основе LLM.

Популярность этой техники обусловлена практичностью: она представляет собой удобную альтернативу дорогостоящей человеческой оценке при анализе открытых текстовых ответов.

Читать полностью »

в 7:53, , рубрики: agents, NLP в бизнесе, python, python3, rag, искусственный интеллект, языковые модели

Привет!

В последние годы все чаще dстали появляться системы RAG(Retrieval Augmented Generation или "генерация с дополненной выборкой").

Их применяют в областях, где необходима работа со специализированной  информацией/документацией и высокая точность генерации с минимальным количеством фактических ошибок.

Возможно, вы уже пользовались такими системы, когда обращались в службу клиентской поддержки или юридические/медицинские организации.

В одной статье сложно охватить все аспекты RAG, поэтому в первой части я расскажу про LangGraph Читать полностью »

в 18:20, , рубрики: cypher, llm-агент, postgresql, rag, sql, генерация cypher, генерация sql, генерация кода, искусственный интеллект, СУБД

Большие языковые модели (Large Language Model, LLM) используют в разных областях: с их помощью генерируют программный код, ищут информацию, озвучивают реплики чат-ботов. А вот при работе с реляционными данными языковые модели часто ошибаются.

Читать полностью »
1...10...131415...20...20
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js