В статье рассматривается один из механизмов при работе с «Конвертацией данных 3.1», а именно — обмен данными регистра сведений в формате Enterprise Data.

При обсуждениях обмена данными с использованием КД 3 регистры сведений часто обходят стороной, уделяя основное внимание справочникам и документам. Эта статья призвана закрыть данный пробел. По пути затронем некоторые нюансы при работе с XDTO-пакетом.

Дано: интернет-магазин одежды, обуви и аксессуаров и интернет-магазин автозапчастей, две совершенно разные сферы онлайн-покупок со своей уникальной логикой пользовательского опыта, которые обслуживают миллионы пользователей в нескольких странах.

Требуется:

1. построить умную рекомендательную систему, чтобы при заходе на сайт, руки сами тянулись к заветной кнопке «Купить»;

2. облегчить пользователю поиск товаров даже с самыми нестандартными запросами;

3. подружить пользовательские предпочтения с требованиями бизнеса, когда требуется распродать определенный товар.

Ресурсы: команда ИИ из 6 человек, полгода работы, графовая база Neo4j, векторный поиск, генеративный ИИ и безграничное терпение бизнес-команд.

Эта статья о том, как мы это сделали и с какими трудностями столкнулись на своем пути.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл, я ведущий разработчик в Lad. В статье, опираясь на мой реальный опыт, хочу развеять все мифы о React Native, которые накопились, и рассказать, на что способен этот кроссплатформенный фреймворк.

Эта статья является продолжением анализа существующих способов устранения галлюцинаций чат-ботов и повышения точности их ответа. В прошлый раз был разбор того, как оценивать точность в процессе диалога, а сегодня мы поговорим о методах, которые из научного сообщества уже проникли в такую библиотеку как llamaIndex, но еще не получили освещения на Хабре.

Часть первая тут.

Как пользователи, мы хотим иметь возможность просто загрузить все нужные нам документы в RAG и пользоваться ими без дополнительных настроек. Большинство традиционных подходов RAG также используют полученные документы “как есть”, без проверок, являются ли эти документы релевантными или нет. Более того, современные методы в основном рассматривают полные документы как справочные знания, как во время поиска, так и во время использования. Но значительная часть текста в этих извлеченных документах часто не важна для генерации и только затрудняет поиск релевантной информации. А если результат работы ретривера окажется низкого качества, есть большая вероятность получить галлюцинацию в ответе.

Для решения проблемы можно двигаться в нескольких направлениях.

Привет, Хабр! Меня зовут Стас Ганиев, программист 1С, в статье рассказал о возможностях поля HTML-документа для решения задач в 1С, а также привел примеры реализации. Далеко не все 1С-разработчики знают, как использовать этот элемент диалога.