Вы думаете, ChatGPT стал идеальным? Может «загуглить» любой факт, анализировать документы, даже писать код? Попробуйте спросить его про внутренние API вашей компании, корпоративные гайдлайны или правила код-ревью. Он молчит — и не зря. Ведь около 80 % рабочего времени программист тратит на поиск информации во внутренних системах.Сегодня расскажу о технологии, которая решает эту проблему — Retrieval Augmented Generation (RAG). Читать далее
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
Архитектура Hybrid RAG систем заняла нишу корпоративных баз знаний, став стандартом для построения сервисов генерации контента на основе внутренних корпоративных данных. Уже пару лет у этого подхода практически нет альтернатив, когда речь заходит о сочетании возможностей…
В RAG-решениях все чаще обращаются к графовым базам данных. В этой статье я опишу своё мнение относительно того, в каких ситуациях графовые базы данных действительно оправданы в RAG, а в каких стоит остаться на традиционном векторном подходе. Это может быть полезно для разработчиков и исследователей, которые ищут оптимальные инструменты для построения RAG-решений и хотят понять, когда графовые базы данных могут помочь в их задачах. Читать далее