Вебинар: «PolyAnalyst: функция RAG»
Инструменты интеллектуального анализа и поиска по текстовым данным с применением технологии RAG. RAG (Retrieval Augmented Generation, рус. «Генерация с дополненной выборкой») — это технология, которая объединяет силу больших языковых моделей (LLM) с возможностью извлечения информации из внешних источников, таких как базы данных или коллекции документов. Это позволяет модели давать более точные и актуальные ответы, особенно тогда, когда информация в источниках обновляется регулярно. Почему не получится просто использовать LLM и узел ИИ Ассистент? Ограниченное контекстное окно Низкое качество на длинных текстах Высокие денежные и временные затраты Сложно валидировать результаты Протестируйте конструктор должностных инструкций на демо-стенде Построить инструкцию Принцип работы RAG Импорт локальной коллекции документов. Поскольку LLM ничего не знает о документах пользователя, то текст этих документов нужно подать ей в качестве контекста для извлечения из него нужной информации и выдачи правильного (релевантного) ответа. Сегментация. Ввиду того, что размер контекста самой LLM ограничен (существующие нынче модели способны улавливать контекст размером с «Евгения…