Предобученные языковые модели генерируют качественный текст, сравнимый по качеству с человеческим (иногда даже превосходящий его). Но некоторые проблемы остаются даже у лучших LLM — сеть не понимает, что говорит. Может получаться хоть и виртуозный с точки зрения грамматики и лексики, но всё-таки неверный по смыслу результат. Читать далее
Графы — это не просто абстрактная теория. Они лежат в основе большинства технологий, которые мы используем каждый день: от социальных сетей и рекомендаций до маршрутизации и анализа данных. Понимание графов — ключ к раскрытию сложных связей и зависимостей между объектами. Ориентированные или неориентированные, простые или сложные — научитесь использовать графы для решения реальных задач и откройте для себя новый уровень работы с данными! Читать далее
Я хотел написать маленький локальный RAG для научных статей: графы, hybrid search, HyDE, reranker, всё красиво. В итоге Full Pipeline проиграл почти всем простым baseline’ам, графы начали портить контекст, HyDE вредил, а локальная LLM уверенно делала вид, что всё хорошо. Потом я разобрался, что ломалось, выкинул лишние LLM‑вызовы, починил trimming и получил систему, которая, наконец, начала выигрывать там, где должна. Где же оно сломалось?
Юридический домен требует понимания многочисленных связей между сущностями, рассеянными по множеству документов. Поэтому кажется, что область знаний, организованная таким образом, идеально может быть представлена в виде графа знаний: связи между нормами, прецедентами и…