Мы прогнали через o4-mini больше 300 вариантов промптов с разными режимами reasoning_effort и обнаружили, что чем «умнее» модель рассуждает, тем хуже она извлекает структуру: начинает «улучшать» схему по своему усмотрению, объединять то, что должно быть раздельным, и ломать детерминизм…
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
Встраиваемая вытяжка Elikor Flat 52П-650-К3Д подходит для применения в помещениях с небольшой площадью. Модель устанавливается непосредственно над плитой, обеспечивая качественное удаление копоти, которая возникает в процессе приготовления различных блюд. В качестве дополнительного источника освещения представлены две лампы мощностью 7 Вт.В вытяжке Elikor Flat 52П-650-К3Д имеется три скоростных режима, запускающихся с помощью панели управления, расположенной на […]
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