От Naive RAG до ReAct-агента: как мы строили корпоративного AI-помощника на open-source моделях (часть 1)Мы построили мультиагентную RAG-систему на open-source моделях, прошли путь от наивного RAG до ReAct-агента с собственным бенчмарком — и готовы рассказать, где набили шишки. Внутри: две итерации архитектуры, честное сравнение через RAGAS-метрики и ответ на вопрос, почему «просто взять фреймворк» не работает. Будет полезно всем, кто строит RAG для корпоративных знаний или только собирается.https://habr.com/ru/companies/chestnyznak/articles/1037024/#ai #rag #llm #llmагент #мультиагентные_системы
Related
“By analyzing #NASA #lidar data, my #AI agents discovered a #Maya site in Mexico that, as far as anyone can tell, no one...
“By analyzing #NASA #lidar data, my #AI agents discovered a #Maya site in Mexico that, as far as anyone can tell, no one had reported before. It took less than 72 hours to go from ...
rtopy: an R to Python bridge -- noveltieshttps://thierrymoudiki.github.io/blog/2026/01/08/r/python/rtopy#Python #DataSci...
rtopy: an R to Python bridge -- noveltieshttps://thierrymoudiki.github.io/blog/2026/01/08/r/python/rtopy#Python #DataScience #MachineLearning #rstats #Techtonique
📰 Insector X - An unofficial AI fan port of Taito's 1989 horizontal shooter by caiusarcade {WIP}Caiusarcade has just rel...
📰 Insector X - An unofficial AI fan port of Taito's 1989 horizontal shooter by caiusarcade {WIP}Caiusarcade has just released an early build of an unofficial fan port of Taito's 19...