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
🧠 L’AI chiede più banda e meno consumi: JEDEC prepara LPDDR6, la memoria mobile pensata per accelerare il futuro on-devi...
🧠 L’AI chiede più banda e meno consumi: JEDEC prepara LPDDR6, la memoria mobile pensata per accelerare il futuro on-device. #AI #LPDDR6🔗 https://www.tomshw.it/hardware/lai-ha-fame-...
When a free open-source model becomes the on-device ASR benchmark, you have to earn your price tag. Here's what happened...
When a free open-source model becomes the on-device ASR benchmark, you have to earn your price tag. Here's what happened when we tested Speechmatics vs Whisper. https://hackernoon....
• Google responsable des résumés faux générées par son ia ...• un concessionnaire responsable des propositions commercia...
• Google responsable des résumés faux générées par son ia ...• un concessionnaire responsable des propositions commerciales foireuses générées par son ia ... Les managers à deux ce...