Зачем строить RAG или retrieval-слой, если современные модели уже умеют работать с огромным контекстом? Читать далее
Песочный набор №651 сафари: ведро-цветок большое, ситечко-цветок большое, лопатка, грабельки, 2 формочки, лейка, цвета микс Полесье Песочный набор №651 сафари: ведро-цветок большое, ситечко-цветок большое, лопатка, грабельки, 2 формочки, лейка, цвета микс Возраст 1-3 года в наличиивозможна доставка. Цена: 1224.00 ₽ КУПИТЬ
Классический RAG часто ошибается не из‑за слабой embedding‑модели, а потому что чанки теряют связь с исходным документом. Разбираем, как Contextual Retrieval возвращает этот контекст перед индексацией и помогает точнее искать нужные фрагменты в корпоративных базах знаний. Читать далее
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему Retrieval-Augmented Generation (RAG) чаще всего эффективнее дообучения моделей. Vector, Graph и Agentic RAG помогают ИИ работать точнее, быстрее адаптироваться и учитывать реальный контекст — будь то кодовая база, документация или API. Дообучение же остаётся дорогим и негибким инструментом. Читать далее