Классический RAG (Retrieval-Augmented Generation) решает задачу поиска релевантного контекста в векторных базах данных. Однако при работе с большими объемами знаний возникают вопросы структурирования, управления и актуализации информации.В данной статье рассматривается альтернативный подход: использование LLM-роутера и виртуальной файловой системы (VFS) для организации базы знаний. Реализация выполнена на базе модели Qwen2.5-3B-instruct-q5_0 и представляет собой концептуальный прототип. Читать далее
С 1 июня 2015 года покупайте комплекты с 4G-модемом, роутером или модемом с функцией роутера и получите 2 недели мобильного Интернета. Условия действуют также при покупке комплектов с высокоскоростным 3G-модемом 21,6 Мбит/с и 3G-роутером 21,6 […]
Многие знают, что такое RAG. Ну, или по крайней мере слышали о нем :) Но не все знают, что типичная архитектура RAG способна отвечать далеко не на все вопросы. У агентного RAG в этом плане гораздо больше возможностей. Агентный RAG может анализировать запрос, составлять план действий и…
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