Retrieval-Augmented Generation (RAG) чаще всего рассматривается в контексте вопросно-ответных систем и чат-ботов поверх базы знаний. Большинство публикаций и руководств по RAG посвящено схеме «вопрос – ответ с опорой на документы». Однако внутренняя механика RAG – семантический поиск в…
Книга «Много вопросов, много ответов» даст юным читателям ответы на множество интересных вопросов. Зачем птицам крылья? Зачем мы зеваем? Зачем нам чувство голода? Зачем верблюду горб? Каждая страница книги – это новый вопрос, ответ на который обязательно удивит и позволит узнать много нового. Для среднего школьного возраста. Малов Владимир Игоревич Много вопросов, много ответов author … Continue reading Малов Владимир Игоревич Много вопросов, много ответов
Энциклопедия «100 тысяч вопросов и ответов» — это множество вопросов, которые приходят на ум и детям, и взрослым. Ответы на них самые разные — простые, неожиданные и просто невероятные, но обязательно интересные. Как делают мыло? Как образуются торнадо? Как космонавты моются в космосе? Как работает навигатор? Очередной занимательный вопрос на каждой странице! Для среднего школьного … Continue reading Бобков Павел Владимирович 100 тысяч вопросов и ответов
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