[Перевод] Часть 4. Обзор технологий RAG для LLM: аугментация извлеченных данных

Продолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (ссылка на первую часть — здесь , на вторую часть — здесь , третью часть — здесь ). В этой, четвертой части авторы совсем скромненько, словно тренировались заполнять налоговую декларацию, разбирают технологии аугментации извлеченных данных. Поскольку без пояснительной бригады часть их информации оказалась для меня совершенной абракадаброй (напомню, я — переводчик, то бишь гуманитарий) , я не поленился пройтись по упомянутым авторами ссылочкам на исследования, взять оттуда схемки и картинки, и добавил их к этой части тоже. Надеюсь, с ними рассуждения и наблюдения авторов будут значительно прозрачнее. Поехали! Прочитать остальные буквы

https://habr.com/ru/articles/910162/

#языковые_модели #llm #llmмодели #llmприложения #llmагент #llmархитектура #rag #rag_pipeline #retrieval_augmented_generation #retrieval

[Перевод] Часть 3. Обзор технологий RAG для LLM: оптимизация извлеченных данных

Продолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (ссылка на первую часть — здесь , на вторую часть — здесь ) Во этой, третьей части авторы совсем кратенько разбирают технологии оптимизации извлеченных данных .

https://habr.com/ru/articles/904232/

#языковые_модели #llm #llmмодели #llmархитектура #llmагент #llmприложения #rag_pipeline #rag #terminology

Основы и продвинутые техники RAG

В этом посте мы поговорим подробно про RAG на каждом его этапе, его модификации и его перспективные направления развития на момент написания статьи.

https://habr.com/ru/articles/871226/

#rag #rag_pipeline #llm #genai #nlp #machine_learning #generative_models

Как оценивать ваш RAG-пайплайн и валидировать качество ответов LLM

RAG-системы становятся все популярнее в корпоративной среде, но их эффективное внедрение и качественная оценка остается сложной задачей. Один из типичных примеров использования RAG — создание чат-ботов, отвечающих на вопросы пользователей с опорой на корпоративную базу знаний. И которые, вроде бы, заводятся и работают, и делают это даже неплохо, но всегда хочется получше . В этой статье под мандариновое настроение будет обзор основных аспектов создания RAG-пайплайнов, рассмотрим подходы к их дальнейшему улучшению и тюнингу, обсудим метрики оценки, а также софт, который может помочь вам в этих процессах.

https://habr.com/ru/articles/870174/

#llm #llmмодели #big_data #rag #ai #искусственный_интеллект #языковые_модели #nlp #база_знаний #rag_pipeline