Привет! Я Саша Сыч, руководитель отдела тестирования в группе компаний «Синтека». Мы разрабатываем софт для строительной отрасли. В начале года инвестор предложил всем в компании внедрять ИИ — вплоть до уборщицы на этаже. Доклад об этом на нашей внутренней конференции я назвал…
Привет, Хабр! В этот раз предлагаю разбор научной статьи DRAGOn: Designing RAG On Periodically Updated Corpus — будет полезна всем, кто интересуется RAG и хочет знать, как оценивать такие системы. Структура1. Почему RAG сложно оценивать 2. Идея DRAGOn3. Как строится бенчмарк4. Проверка качества QA 5. Проверка бенчмарка на RAG-системах6. Публичный лидерборд 7. Ограничения, проблемы и практические выводы Читать далее
Имея некоторый опыт в построении классических ML и CV-проектов, я решил разобраться в NLP (Natural Language Processing) и собрать свою RAG-систему без использования сторонних RAG-фреймворков (LangChain, LlamaIndex и т.п.). Моя цель - понять, как на самом деле работает RAG под капотом: от разбиения текста до генерации ответа. Проблема, которую решает RAG Готовые LLM модели имеют несколько недостатков: Читать далее
Год назад я заменил RAG в продукте на «просто большой контекст» и на время действительно выиграл в простоте: стало меньше пайплайна и онколла, больше фич. Но прод быстро показал цену такого решения — хоть ответы звучали уверенно, доверия к ним не было. Статья о том, почему в 2026 году RAG возвращается в более взрослой форме и что именно приходится проектировать, чтобы знания оставались актуальными и проверяемыми. Разобрать RAG