Наиболее распространенный случай использования ИИ в бизнесе в данный момент— это поиск информации и документов в имеющихся у компании данных для принятия решений или создание красиво оформленных, но совершенно бесполезных отчетов, чтобы топ-менеджмент мог оправдать свои огромные бонусы. Все это, конечно, очень важные и легитимные кейсы.
Рубрика «rag» - 22
Построение базы знаний компании и поиска документов на LLM и RAG
2024-12-04 в 14:58, admin, рубрики: DocumentDB, graphrag, llm, rag, архитектура, Базы заний, Поиск по документамОценка приложений RAG с помощью RAGA
2024-12-03 в 10:34, admin, рубрики: llm, rag, RAGA, метрики оценки, оценочные данные, приложение RAGФреймворк с метриками и данными, сгенерированными LLM, для оценки производительности конвейера с дополненной генерацией данных.
Генерация дополненного извлечения (RAG): от теории к реализации LangChain
2024-12-02 в 9:55, admin, рубрики: LangChain, llm, OpenAI, python, rag, weaviateОт теории из оригинальной академической статьи до ее реализации на Python с OpenAI, Weaviate и LangChain
Забудьте про рутину: AI-ассистент для оценки кандидатов и подбора персонала
2024-11-29 в 7:15, admin, рубрики: llm, rag, искусственный интеллект, оценка персонала, подбор персонала, резюме, телеграм-бот, телеграм-ботыВ мире, где технологии стремительно развиваются, HR-специалисты и рекрутеры сталкиваются с новыми вызовами. Отбор кандидатов, оценка их навыков и компетенций, а также составление тестовых заданий — все это требует значительных временных и человеческих ресурсов.
Но что, если можно было бы автоматизировать значительную часть этих процессов, сохранив при этом высокий уровень точности и персонализации?
Полное руководство по оценке компонентов системы RAG: что необходимо знать
2024-11-24 в 9:35, admin, рубрики: bleu, llm, Meteor, MyScaleDB, rag, rouge, Оценка RAG, Оценка извлечения, системы RAGСистемы дополненной генерации (RAG) были разработаны для улучшения качества ответа крупной языковой модели (LLM). Когда пользователь отправляет запрос, система RAG извлекает релевантную информацию из векторной базы данных и передает ее в LLM в качестве контекста. Затем LLM использует этот контекст для генерации ответа для пользователя. Этот процесс значительно улучшает качество ответов LLM с меньшим количеством «галлюцинаций».
Hippo-RAG: Долговременная память для LLM, вдохновленная нейробиологией
2024-11-22 в 5:00, admin, рубрики: llm, machine learning, natural language processing, rag, retrieval, retrieval augmented generation, transformer, TransformersУченые часто вдохновляется нашими или животными биологическими структурами: CNN, MLP, Backprop, и для многих других исследований можно найти сходства в реальном мире. Недавно вышла статья, которая делает то же самое, но для RAG (Retrieval-Augmented Generation). В некотором роде, это недостающая современным LLM долгосрочная память. Это понятно, а причем тут неокортекст, гиппокамп и другие сложные слова? Давайте посмотрим.
Сага об агенте или как LLM может помочь в разработке на Jmix
2024-10-11 в 14:21, admin, рубрики: AI Assistant, Jmix, llm, rag, агентыВсем привет! В последние годы большие языковые модели (LLM) стали набирать огромную популярность в решении множества задач, начиная от классического поиска по документам и заканчивая анализом финансовых новостей для принятия решений. В этой статье мы расскажем, как применили эти технологии для создания интеллектуального помощника, готового ответить на ваши вопросы по Jmix и помочь в написании кода.
Что такое Jmix AI Assistant?
Jmix AI Assistant — это агент на основе LLM, который может значительно ускорить вашу разработку на Jmix благодаря использованию четырех инструментов: поиска по актуальной версии Читать полностью »
Новая методика существенно повышает эффективность систем RAG в поиске необходимых документов
2024-10-11 в 14:18, admin, рубрики: bm25, llm, rag, искусственный интеллект, нейросети, эмбеддингиМетод генерации с дополнением извлечения (RAG) стал популярным способом связывания больших языковых моделей (LLM) с внешними источниками знаний. Системы RAG обычно используют модель эмбеддингов для кодирования документов в корпусе знаний и выбирают те, которые наиболее соответствуют запросу пользователя.
Дисклеймер 1: это вольный перевод заметкиЧитать полностью »
Обнаружение DGA доменов или тестовое задание на позицию intern ML-engineer
2024-09-23 в 15:35, admin, рубрики: data science, machine learning, python3, rag, tf-idf, информационная безопасность, стажировка, тестовое заданиеВ этой статье мы рассмотрим простую задачу, которая используется одной компанией в качестве тестового задания для стажеров на позицию ML-engineer. Она включает обнаружение DGA-доменов — задача, решаемая с помощью базовых инструментов машинного обучения. Мы покажем, как с ней справиться, применяя самые простые методы. Знание сложных алгоритмов важно, но куда важнее — понимать базовые концепции и уметь применять их на практике, чтобы успешно демонстрировать свои навыки.
Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG) в языковых моделях и как оно работает?
2024-09-06 в 14:33, admin, рубрики: AI, llm, nlp, rag, retrieval augmented generation, искусственный интеллектВ контексте разговоров о больших языковых моделях (LLM) все чаще возникает аббревиатура RAG – Retrieval-Augmented Generation, или если переводить на русский язык, то «поисковая дополненная генерация». В этом тексте попробуем в общих чертах разобраться, как работает RAG, и где он может быть применим на практических задачах.
Дисклеймер: это вольный перевод поста с портала Medium, который написал Сахин Ахмед. Перевод подготовила редакция «Технократии». Чтобы не пропустить анонс новых материалов подпишитесь на Читать полностью »