AI-агенты

RAG умер, да здравствует RAG: история одного Reranker и как мы оживили нейропоиск среди 35 000 страниц

1 мин чтенияHabr AI
Обложка: RAG умер, да здравствует RAG: история одного Reranker и как мы оживили нейропоиск среди 35 000 страниц

Привет, Хабр! На связи Саша Михеев, ML-инженер Центра гибридного интеллекта в Рунити. В прошлой статье мы рассказывали, как строим корпоративного RAG-ассистента. На небольшой выгрузке Confluence поиск выглядел вполне прилично. Но когда корпус вырос почти до 35 тысяч страниц и 80 тысяч чанков, наверх всё чаще стали попадать документы, похожие по теме, но не отвечающие на конкретный вопрос. Мы пошли проверять привычные гипотезы: поменяли способ выгрузки Confluence, усложнили чанкирование, вынесли код в отдельные вектора, попробовали более крупную embedding-модель и добавили структурный граф. Почти ничего из этого не решило проблему. Главная подсказка пришла из метрик: нужный материал в большинстве случаев уже находился, но стоял слишком низко. В итоге лучший прирост дал не еще один retrieval-канал, а reranker.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей
AI-агентыHabr AI

Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей

Французский стартап Sandflow выпустил Sand3D — открытый датасет и 106 тыс. 3D‑моделей различных объектов. Каждая модель сопровождается кодом на Python, который строит объект из независимых деталей. Датасет предлагают использовать для обучения моделей создавать и редактировать 3D‑модели.

1 мин чтения
Обложка: Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума
AI-агентыHabr AI

Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума

Представим, что ИИ уже умеет выполнять любую работу, получил юридические права и тела роботов. Кто тогда владеет фабриками, принимает последнее решение и остается автором будущего? Разбираем пять устойчивых обществ и два предела, за которыми сосуществовать уже некому.

1 мин чтения
Обложка: ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов
AI-агентыHabr AI

ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов

В этой статье я расскажу о том, как бенчмарк распознавания речи при AI-разработке голосом. Поговорим про сам замер, фабрики софта, постановку задач, особенности речи и датасет, посмотри на циферки и разберемся почему классический WER — очень коварная метрика, особенно в разработке. Ну что, лонг-тапнем на диплинк и деплоим на шпрот?

1 мин чтения