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
Задумывались ли вы, кто на самом деле находится по ту сторону телефонной линии или чата? В современном мире за приятным голосом неизвестного абонента или ненавязчивым текстовым сообщением часто скрывается вовсе не человек, а искусственный интеллект. Этот робот обучен выполнять задачи маркетинга и клиентской поддержки. Но когда мы пишем негативный фидбек или выражаем свои пожелания, то надеемся если не на изменения, то хотя бы на эмоциональную реакцию. Но ИИ такой ответ — не по силам. Читать далее
Когда хайп захватывает умы, кажется, что любое техническое решение должно строиться вокруг новой модной технологии и что теперь-то мы ух заживем! Сегодня у нас на хайпе RAG (Retrieval-Augmented Generation), вчера — NFT, позавчера — блокчейн везде и всюду. Давайте попробуем разобраться, нужен ли RAG на самом деле, или это просто «новый блокчейн» и через год все набьют шишки и забудут о нем. Читать далее
Генерация дополненного извлечения (RAG) стала самым популярным способом предоставления LLM дополнительного контекста для создания адаптированных выходных данных. Это отлично подходит для приложений LLM, таких как чат-боты или агенты ИИ, поскольку RAG предоставляет пользователям…