Comments 8
Глеб, спасибо большое Вам за эту информативную и отменно написаную статью.
Первый раз объяснили про rag не заумными словами! Спасибо.
Gemini API File Search - новый виток эволюции, который упраздняет всю сложность RAG
да, упаковали все цивилизованно - убрали под капот всю требуху с кролерами и базами. На deeplearning для начинающих (как я) могу порекомендовать курс Retrieval Augmented Generation (RAG) https://learn.deeplearning.ai/courses/retrieval-augmented-generation/lesson/rrngb/a-conversation-with-andrew-ng и Knowledge Graphs for RAG https://learn.deeplearning.ai/courses/knowledge-graphs-rag/lesson/mltr8/introduction
Оба курса бесплатные если видео только смотреть (без сертификата).
PS Эндрю Ын (Andrew Ng) превосходный лектор, смотреть его курсы удовольстие и сайт очень полезный сделал, большое ему спасибо!
А причем тут название `Почему специализированные LLM реже галлюцинируют`. Вы просто очередной раз рассказали что такое RAG и показали как на коленке собрать его. Количество галлюцинаций не сильно измениться в вашей схеме, если я спрошу, что есть в вашей векторной базе, но информации будет не достаточно для ответа и ллм просто выдаст не релевантную информацию.
Было очень приятно прочитать статью которую на самом деле легко читать, без лишних подробностей, но при этом достаточно полную.
эхх, думал тут в глубину будет а не по верхам.
давайте в след раз про чанкинг, про ембединги, про поиски, про системный промпт, про контроль качества от версии к версии
Складывается впечатление, что вся статья представляет собой рекламу Yandex. Далеко не секрет, что большинство людей используют искусственный интеллект неправильно. Пользователи часто действуют так, будто они поймали в коридоре первого встречного и попросили его быстро написать договор или любой другой случайный текст.
Вместо этого следует предоставить системе пакет документов для ознакомления. Нужно показать конкретный образец и четко обозначить задачу. После этого необходимо подробно объяснить контекст ситуации и указать на важные детали, которые заслуживают особого внимания. Мы всегда ведем себя именно так при общении с людьми, но почему-то игнорируем эти правила при работе с нейросетями.
RAG — это главное. Почему специализированные LLM реже галлюцинируют