Ваша база знаний превратилась в кладбище идей? Я построил RAG-систему, чтобы мой "второй мозг" ожил и стал собеседником. Узнайте, как перейти от хаотичного поиска к осмысленному диалогу с вашими заметками и получить измеримую выгоду для бизнеса. Читать далее
Наш мозг – крайне загруженная вещь. Наш мозг обрабатывает всю эту ежедневную суматоху: навестить бабушку, купить 100500 продуктов в магазине, уповать о падении рубля и так далее. В этом урагане информации мы забываем по истине важные для нас вещи.Хотели бы вы иметь второй мозг? Мозг, способный запомнить всё. Мозг, в котором содержится вся полезная информация из книг, статей, видео, полученная вами?Звучит прекрасно, не так ли? Может, когда-то и казалось сказками, однако не сейчас. Хочу всё знать!
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
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