RAG (Retrieval Augmented Generation) - это популярный подход, объединяющий извлечение данных из баз и генерацию текста, позволяя моделям AI давать ответы на вопросы, основанные на информации, которую они не видели в процессе обучения. Важным этапом в развитии RAG является его эффективная оценка, и…
Если, открывая холодильник вы еще не слышали из него про RAG, то наверняка скоро услышите. Однако, в сети на удивление мало полных гайдов, учитывающих все тонкости (оценка релевантности, борьба с галлюцинациями и т.д.) а не обрывочных кусков. Базируясь на опыте нашей работы, я составил гайд который покрывает эту тему наиболее полно.Итак зачем нужен RAG? Читать далее
С момента написания моей прошлой статьи прошло не так много времени, но прогрес не стоит на месте и произошло несколько важных изменений. Раньше про RAG можно было услышать из холодильника, теперь же ситуация изменилась. Каким образом - читайте дальше. Читать далее
По мере того как компании начинают экспериментировать с мультимодальной генерацией, дополненной поисковыми данными (RAG), поставщики мультимодальных встраиваний — метода преобразования данных в файлы, читаемые RAG, — советуют предприятиям начинать с малого, осваивая внедрение изображений и видео. Читать далее