Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

Как помочь вашему RAG адаптироваться? Принимайте DRAG with KNEE! Часть 1

29.03.2026 06:22:37 | Хабр
Хабы: Python, PDF, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Поисковая оптимизация

Все мы проходили через это: скармливаешь RAG‑системе сложный PDF на 50 страниц, а она в ответ либо галлюцинирует, либо вываливает на LLM простыню нерелевантного текста, съедая ваш бюджет на токены быстрее, чем вы успеваете сказать «GPT-4o». Проблема в том, что классический подход со статическим top_k — это костыль, который либо не додает контекста, либо вызывает у модели информационное «ожирение» (заполняет контекст нерелевантным мусором). Нашему RAG нужно помочь адаптироваться к безжалостной среде разрозненных документов!

Я потратил выходные на то, чтобы решить эту проблему фундаментально. В итоге на свет появился DRAG with KNEE (Dynamic RAG with Knee‑point pruning) — алгоритм, который не просто ищет «похожее», а выстраивает иерархию документов и безжалостно отсекает лишнее с помощью геометрического анализа «колена». В этой статье я покажу, как с помощью Qdrant, Python и капли математики сделать ваш RAG адаптивным.

Читать далее?
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro