Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Блог компании Doubletapp, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Natural Language Processing, Python

В этой статье мы детально разберем процесс создания корпоративной RAG-системы для поиска по обучающим материалам.
Вы узнаете:
Какие эмбеддинг-модели лучше работают с русским языком и как оценивать их качество.
Как повысить точность поиска, комбинируя векторные и классические подходы (BM25+).
Практические приемы промпт-инжиниринга для улучшения качества ответов LLM.
Технические детали реализации расширения контекста и маршрутизации запросов между разными источниками.
Методы оценки качества работы RAG-системы в корпоративной среде.

Статья будет особенно полезна разработчикам и техлидам, которые планируют внедрять подобные решения в своих компаниях.

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro