RAG
Последние новости и упоминания на vestka
Связанные персоны
- 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.