RAG
Последние новости и упоминания на vestka
Связанные персоны
- FRIDA Decisions: новая модель быстрого мышления для русского языка
ИИ·Хабр ИИ·
FRIDA Decisions представляет собой открытую модель быстрого мышления, предназначенную для работы с русским языком. Она способна выполнять задачи классификации и ранжирования за рекордно короткое время, что делает её полезной для различных приложений, включая модерацию и маршрутизацию обращений.
- Фреймворк RAFT: новый подход к RAG от Microsoft
ИИ·Хабр ML·
Исследователи из Microsoft представили новый фреймворк RAFT, который улучшает подход RAG для команд техподдержки. Этот метод позволяет нейросетям более эффективно находить и использовать информацию из архивных тикетов, что способствует более быстрому и точному реагированию на запросы пользователей.
- Запуск бесплатного курса по локальному RAG на Python
ИИ·Хабр ИИ·
Представлен новый бесплатный курс, посвященный созданию локальных ИИ приложений на Python. Курс состоит из семи занятий, где участники смогут научиться разрабатывать помощника для поиска и обработки информации из документов.
- Perplexity представила новую модель pplx-embed-v2-context-9b-preview для RAG систем
ИИ·MarkTechPost·
Компания Perplexity Research совместно с turbopuffer выпустила модель pplx-embed-v2-context-9b-preview, предназначенную для контекстного встраивания в RAG пайплайнах. Модель обучается извлекать ответы вместе с необходимым контекстом для их подтверждения.
- Amazon Bedrock представляет возможности обработки заявок с помощью RAG
Amazon Bedrock Knowledge Bases предлагает новые возможности для обработки заявок, используя метод Retrieval Augmented Generation (RAG). Это решение позволяет быстро находить и комбинировать информацию из различных источников, таких как отчеты и платежные ведомости.
- Гибридный RAG на Налоговом кодексе: анализ и выводы
ИИ·Хабр ИИ·
В статье рассматривается применение гибридного RAG на примере Налогового кодекса. Автор делится находками и потерями, подчеркивая важность качественной базы для эффективного использования RAG-технологий.
- Автоматизация разбора инцидентов в SOC с использованием RAG
ИИ·Хабр ИИ·
В статье рассматривается выбор метода RAG для разбора инцидентов в SOC вместо файнтюнинга. Это решение направлено на оптимизацию работы L1-аналитиков, которые сталкиваются с множеством ложных срабатываний и рутинных задач.
- Выбор векторного хранилища для Amazon Bedrock Knowledge Bases
В статье рассматривается выбор векторного хранилища для решения Retrieval Augmented Generation (RAG) с использованием Amazon Bedrock Knowledge Bases. Обсуждаются три поддерживаемых варианта: Amazon OpenSearch Service, Amazon Aurora PostgreSQL с pgvector и Amazon S3 Vectors.
- Задержка в пилотном проекте RAG: от трёх недель до трёх месяцев
ИИ·Хабр ИИ·
Пилотный проект RAG по технической документации, который планировался на три недели, затянулся на три месяца. Основные причины задержки не связаны с техническими аспектами, а касаются организационных вопросов.
- Проблемы применения RAG в юридических документах
ИИ·Хабр ИИ·
В системе RAG для обработки юридических документов возникли сложности, связанные с недостаточной эффективностью одной LLM. Первоначальные тесты показали приемлемые результаты, но более сложные вопросы выявили ограничения технологии.
- Применение graph RAG для многоходовых рассуждений в LLM
ИИ·Хабр ИИ·
В недавнем видео обсуждаются преимущества использования graph RAG для многоходовых рассуждений в больших языковых моделях (LLM). Автор демонстрирует, как этот подход позволяет более эффективно извлекать информацию из различных источников текста.
- Интеграция документации в LLM с помощью RAG
ИИ·Хабр ИИ·
Статья описывает процесс подключения внутренней документации и базы знаний к моделям LLM с использованием подхода RAG. Рассматриваются этапы подготовки данных, создания эмбеддингов и генерации ответов на основе специфического контекста.
- Поддержка и обновление базы знаний для RAG: вызовы и решения
ИИ·Хабр ИИ·
В статье рассматриваются проблемы, связанные с поддержкой и обновлением баз знаний для RAG (Retrieval-Augmented Generation). Обсуждаются трудности, возникающие при недостатке информации и необходимость вовлечения специалистов для предоставления ответов.
- Построение управляемого контура в медицинской аналитике с использованием RAG
ИИ·Хабр ИИ·
Медицинская организация сталкивается с вызовами в управлении данными из-за их разнообразной структуры и скорости обновления. Использование RAG (Retrieval-Augmented Generation) может помочь создать более эффективную систему аналитики, чем традиционные чат-боты.
- Оптимизация затрат на RAG в Amazon Bedrock с помощью сжатия с учетом запросов
Amazon Bedrock внедряет новые методы сжатия запросов для снижения затрат на Retrieval Augmented Generation (RAG). Это позволяет уменьшить количество токенов, отправляемых в модель, что, в свою очередь, оптимизирует соотношение цена-производительность.