Rag

Вы когда-нибудь смотрели видео на YouTube и думали: «Вот бы получить прямой, персонализированный совет от этого эксперта прямо сейчас»? Что, если бы вы могли задать любой вопрос и получить ответ, основанный на всем объеме знаний, которым он поделился за годы работы?

Мы недавно наткнулись на свежую статью от Альфа Банка, где ребята программисты создали целую команду AI-ассистентов, где робот тимлид декомпозирует задачи, программист в команде из нескольких таких же программистов пишет код, который в цикле отдает как самим же виртуальным программистам на доработку, так и роботам-тестировщикам на поиск как мелких…

Почему типовые GPT решения сложно использовать для анализа ГОСТов, СНИПов, ТЗ и других документов без потери точности? Об этом поговорим на экспертном вебинаре «FractalGPT: как ИИ переводит работу с технической документацией на новый уровень»

Оценка LLM-систем вручную — это утомительное, времязатратное и порой раздражающее занятие. Поэтому, если вам приходилось многократно прогонять набор промптов, чтобы вручную проверять каждый вывод LLM, вас обрадует, что эта статья научит вас всему необходимому для правильной оценки LLM и обеспечения долгосрочной эффективности вас и вашего приложения…

Независимо от того, улучшаете ли вы точность модели путем дообучения или улучшаете контекстную релевантность системы генерации с дополненной выборкой (RAG), понимание того, как разрабатывать и выбирать подходящий набор метрик оценки LLM для вашего варианта использования, является обязательным для построения надежного конвейера оценки LLM.

Если 2023-й был годом, когда генеративный ИИ «выстрелил» благодаря чат-ботам и интеграции поисковых систем, то 2024-й, безусловно, стал годом ИИ-агентов. Именно они вывели идею автоматизации на новый уровень. От программирования и разработки ПО до планирования личных задач и управления ко…

GraphRAG предоставляет «граф знаний» LLM. В отличие от текстовых документов, эти структуры данных четко отображают взаимосвязи между объектами.

Языковые модели, или LLM, продолжают впечатлять своим развитием. Технологии становятся умнее, их возможности шире, а применение в бизнесе и жизни — еще полезнее. В 2024 году LLM обрели зрение и память, получили доступ к актуальной информации и подтянули знания в кодинге. Чего ожидать от 2025 года? Собрал наиболее правдоподобные прогнозы и добавил с…

Генерация дополненного извлечения (RAG) стала самым популярным способом предоставления LLM дополнительного контекста для создания адаптированных выходных данных. Это отлично подходит для приложений LLM, таких как чат-боты или агенты ИИ, поскольку RAG предоставляет пользователям гораздо более контекстуальный опыт, выходящий за рамки данных, на котор…

В постоянно развивающемся мире машинного обучения и искусственного интеллекта разработка приложений языковых моделей, в частности систем генерации дополненного извлечения (RAG), становится все более сложной. Однако настоящая проблема возникает не во время первоначального создания, а при постоянном обслуживании и улучшении этих приложений. И…