Классический RAG часто ошибается не из‑за слабой embedding‑модели, а потому что чанки теряют связь с исходным документом. Разбираем, как Contextual Retrieval возвращает этот контекст перед индексацией и помогает точнее искать нужные фрагменты в корпоративных базах знаний. Читать далее
Привет, Хабр! Недавно у меня появилась задача - собрать RAG-систему для интернет-энциклопедии. В поисках решения я вышел на новый подход к гибридному RAG - “DAT: Dynamic Alpha Tuning for Hybrid Retrieval in Retrieval-Augmented Generation” (Динамическая настройка Альфа-параметра для гибридного поиска в RAG). Поиск по…
Давайте сыграем в игру «Какая деталь дешевле?» Вот два 16-контактных коннектора USB-C. Один стоит примерно 20 центов, а другой — примерно 5 центов при заказе от 100 штук. Читать дальше →
Retrieval-Augmented Generation (RAG) – это архитектурный подход к генеративным моделям, который сочетает навыки поиска информации с генеративными возможностями больших языковых моделей (LLM). Идея RAG была предложена в 2020 году, чтобы преодолеть ограничение LLM – замкнутость на знаниях из…