Фреймворк RAFT: как работает RAG на максималках от Microsoft
Чтобы быстрее отвечать пользователям, команды техподдержки применяют RAG — подход, при котором нейросеть ищет информацию в базе знаний и опирается на нее при подготовке ответа.Проблема в том, что в архивных тикетах важные детали часто разбросаны по переписке: по отдельному фрагменту не всегда понятн…
Мы публикуем лишь краткий анонс. Все права на материал принадлежат Хабр — Machine Learning.
Ещё по теме
🧠Claude заговорил по-русски: как включить перевод и что он меняет для разработчика
6 октября пользователи заметили русский язык в настройках профиля. После переключения на русский отображаются основные элементы меню и подск…
🧠Языковая модель в поиске магазина: как подключить её так, чтобы её падение никто не заметил
В прошлой статье я рассказывал, как устроено ядро нашего поиска: триграммы, crc32, словарь болей и два сита. В конце был короткий раздел «А…
🧠Как мы запустили ИИ-ревьюера на 4000 PR в день — и какие баги он находит
Бывает так, что ревьюер посмотрел пул-реквест, тесты зелёные, компиляция прошла успешно, а в коде всё равно остался баг, который проявится т…
🧠Два робота и один скрипт на Bash
Я раньше ругал людей который пишут посты с помощью ИИ, но решил написать такой пост сам. Пост ниже сгенерен ИИ от первой до последней буквы…
🧠Decision-модели изнутри: как устроены Jev, Clef, pplx-decider, Strands Decider, Laya и GLiDE
15 сентября TypeSafe выпустила Jev и назвала её первой моделью класса System One. Jev получает состояние системы и набор типизированных вопр…
🧠как OpenAI, Anthropic, Google и xAI борются за модели, облака и разработчиков
OpenAI, Anthropic, Google и xAI уже конкурируют не только качеством моделей. Настоящая борьба идёт за вычислительные мощности, собственные ч…