По следам:Как я сделал RAG для своей компанииКак я сделал RAG для своей компании (часть 2). И как начал делать AI АгентаAI агенты — клоны сотрудников (часть 3)В этой статье я постараюсь суммировать свой опыт, подвести итоги и предоставить полное решение со ссылками на Git. Читать далее
Итак, в первой части я сделал первый подход к RAG для нашей небольшой компании с большим кол-вом документов на wiki, и множеством переписок в Slack.Стек технологий: Python, ChromaDB, простой SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2"), Slack API, OpenAI API, Google Gemini API, YandexGPT API, Sber Gigachat API.Что уже работает? Читать далее
Появилась свободное время, и я решил сделать RAG (Retrieval Augmented Generation) для нашей компании. Компания небольшая, но документации технической и бизнес накопилось очень много, в основном на wiki.Цель - подключить бота в slack, который быстро может выдать инфу по нужной теме.Источник знаний: Читать и срочно делать свой RAG
В библиотеке искусственного интеллекта для 1С появилась поддержка RAG (Retrieval Augmented Generation). Что такое библиотека искусственного интеллекта для 1С, что такое RAG и как этим пользоваться совместно Читать далее