Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Блог компании Сбер, Машинное обучение

Всем привет! Представьте таблицу с сотнями или даже тысячами атрибутов. Как в условиях высокой размерности найти релевантные данные по запросу на естественном языке? Классические методы часто не справляются, нужны новые подходы.

Именно за эту сложную задачу взялась команда Департамента управления данными (SberData) в рамках эффективной интеграции ИИ‑агентов в Корпоративную аналитическую платформу Сбера (КАП), которая объединяет современные инструменты для работы с данными: хранение, интеграция, аналитика, моделирование и контроль качества данных. Наличие таких технологий, как продвинутые LLM (например, GigaChat), и большие объёмы данных делают исследование подобных задач актуальным для рынка больших данных.

В статье мы сравним эффективность векторного поиска, гибридных методов и подхода Retrieval‑Augmented Generation (RAG), оценим их влияние на точность результатов и обсудим практические ограничения.

Читать далее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro