Привет, Habr! На связи Александр Сулейкин, Роман Бабенко и Даниил Бутнев. Подготовили совместную статью по теме использования графов знаний при разработке RAG-систем. В рамках статьи рассказываем про основные проблемы традиционных RAG-систем, даем обзор основных открытых проектов графов знаний GraphRAG, показываем и даем краткое описание архитектуры таких систем, а также рассказываем про практическое использование графов знаний на примере трех областей - медицины, метрологии и стандартизации. Читать далее
Генерация с дополненной выборкой (RAG) — это метод, который соединяет внешние источники данных для улучшения вывода больших языковых моделей (LLM). Этот метод идеально подходит для LLM для доступа к частным или специфичным для предметной области данным и решения проблем,…
Привет, Харборожители! Мы представляем вам новую книгу Дэниса Ротмана — «RAG и генеративный ИИ. Создаем собственные RAG-пайплайны с помощью LlamaIndex, Deep Lake и Pinecone». Это практическое руководство для тех, кто хочет освоить передовые технологии искусственного интеллекта и научиться…
Привет, Хабр! Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) сочетает поиск информации с генерацией ответов, делая AI-системы более точными и осмысленными. В этой статье разберём практическую реализацию RAG с помощью LangGraph — гибкого инструмента для построения агентов и графов. Читать далее