На мой взгляд, Это самый важный раздел первой главы. Именно после него у читателя должна исчезнуть иллюзия, что RAG гарантирует правильные ответы. Большинство новичков думают: «Если добавить поиск по документам, галлюцинации исчезнут.» Это неверно. RAG…
Большинство материалов по RAG страдают одной и той же проблемой: они объясняют как пользоваться библиотекой, но почти не объясняют почему именно так устроена система. В результате человек умеет написать десять строк на LangChain, но не…
Продолжаем. Теперь мы переходим к очень важному разделу первой главы. Здесь мы разрушим еще одну распространенную иллюзию: RAG — это не просто «добавить документы в prompt». Современный RAG — это полноценная информационная система, где качество…
После знакомства с предыдущим разделом у многих возникает вполне естественный вопрос. Если проблема заключается в том, что модель не знает новых документов, почему бы просто не добавить эти документы в её память? На первый взгляд…
К этому моменту мы установили несколько важных фактов. Во-первых, большая языковая модель не является поисковой системой. Во-вторых, её знания зафиксированы на момент окончания обучения. В-третьих, регулярное переобучение модели практически невозможно из-за высокой стоимости, сложности и…
На предыдущем этапе мы получили минимальную схему: Эта схема правильная. Но она слишком сильно упрощена. Она похожа на описание автомобиля: «Автомобиль состоит из двигателя, четырех колес и руля.» Формально это правда. nо если мы захотим…
Первое, что делает пользователь, — формулирует вопрос. Например: Как настроить резервное копирование PostgreSQL? Для человека этот вопрос понятен, но для поисковой системы он может быть недостаточно оптимальным. Почему? Потому что пользователь формулирует вопрос с точки…
После подготовки запроса следующий этап — преобразование текста в числовое представление. Например: становится: Тысячи чисел. Этот набор чисел называется embedding vector Почему это необходимо Компьютер плохо понимает смысл текста напрямую. Для него: и это разные…