Структурированные данные для ИИ: чем отличается RAG от файн-тюнинга
Выбор между RAG и файн-тюнингом — это не спор о технологиях, а вопрос о том, где физически живёт знание и как часто оно меняется. Если ответ на запрос сотрудн...
ЧитатьКак мы внедряем приватные модели, RAG и агентов в реальные процессы — без пафоса, на практике.
Выбор между RAG и файн-тюнингом — это не спор о технологиях, а вопрос о том, где физически живёт знание и как часто оно меняется. Если ответ на запрос сотрудн...
ЧитатьСто тысяч документов — это не «RAG побольше», а другой класс системы. При среднем документе в 25–40 страниц корпус даёт 1–1,5 млрд токенов и 2–3 млн чанков, и...
ЧитатьПочему 100 000 документов — это уже отдельная задача На объёме в сотни документов RAG собирается за вечер: файлы режутся на чанки, кладутся в векторную базу,...
ЧитатьВыбор модели эмбеддингов — самый недооценённый этап построения RAG. Пока команды спорят о том, какую LLM поставить в генератор, именно векторное представление...
ЧитатьВыбор начинается не с бенчмарков Большинство сравнений векторных баз сводится к графику QPS при фиксированном recall. В реальном RAG-проекте решают другие фак...
ЧитатьRAG редко подают как быстрый проект: обычно речь о месяцах, интеграциях и согласованиях. Но рабочий прототип поиска по внутренним документам реально собрать з...
Читать/start)/subscribe_blog — бот подтвердит подпискуВ канале с ботом не публикуется ничего лишнего: только ссылки на новые разборы. Отписка — /unsubscribe_blog.
Разрешите уведомления — новые статьи будут приходить прямо в браузер, без почты и мессенджеров.
Пуши работают в Chrome, Safari, Firefox. Можно отключить в один клик в настройках браузера.