Мы построили мультиагентную RAG-систему на open-source моделях, прошли путь от наивного RAG до ReAct-агента с собственным бенчмарком — и готовы рассказать, где набили шишки. Внутри: две итерации архитектуры, честное сравнение через RAGAS-метрики и ответ на вопрос, почему «просто взять фреймворк» не работает. Будет полезно всем, кто строит RAG для корпоративных знаний или только собирается. Читать далее
Мы построили мультиагентную RAG-систему на open-source моделях, прошли путь от наивного RAG до ReAct-агента с собственным бенчмарком — и готовы рассказать, где набили шишки. Внутри: две итерации архитектуры, честное сравнение через RAGAS-метрики и ответ на вопрос, почему «просто взять…
Привет! Меня зовут Алексей, я разработчик в Битрикс24. В первой части рассказывал про retrieval-часть нашего RAG для AI-помощника Марты: как мы перестраивали поиск по базе знаний, подбирали retrieval pipeline под продуктовую документацию и постепенно улучшали качество поиска через серию…
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