Почему векторной базы/RAG недостаточно для качественной памяти ИИ-агентов. Приближаем поведение агента к человеческому с помощью архитектурных решений поверх LLM Читать далее
Память ИИ‑агентов: как агенты запоминают, забывают и учатсяВсем привет! Продолжаю рассказывать и делиться своим опытом создания и внедрения ИИ-агентов. Сегодня давайте поговорим про память ИИ-агентов. Я поделюсь какие типы памяти использую чаще всего, поговорим про базовый минимум без которого нет смысла пытаться строить ИИ-агентов. Начнём с того как вообще работает контекстное окно и почему его не хватает, потом разберём какие типы памяти бывают, как они хранятся и как подгружаются в контекст. Читать далее
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
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…