Generative AI и AI-агенты в производстве: возможности, пошаговое внедрение, ROI и кейсы
Как внедрить Generative AI в производство: варианты использования, этапы и оценка ROI.
Данные
В этой рубрике мы рассматриваем методы сбора и хранения данных, а также инструменты для их анализа.
AI-агенты на основе LLM и мультиагентные системы
AI-агенты не требуют явных запросов: они строят планы, используют инструменты и адаптируются.
От слов к векторам: как эмбеддинги помогают моделям понимать нас
Эмбеддинги преобразуют текст в векторы, позволяя LLM понимать контекст и давать точные ответы.
Что такое консолидация данных и как она работает: 7 советов и примеры
Консолидация данных объединяет разрозненные источники в единое хранилище для анализа.
6 шагов подготовки данных для дата аналитики и машинного обучения
6 этапов подготовки данных: от сбора до трансформации для аналитики и ML.
Построение RAG c большой языковой моделью LLM (Llama 2) и FAISS: подробное руководство
Пошаговое руководство по созданию RAG-системы с Llama 2 и векторной БД FAISS.
Сделайте свою большую языковую модель (LLM) специалистом в любой области с помощью Retrieval Augmented Generation (RAG)
RAG превращает LLM в эксперта по вашим данным без дообучения модели.
Простое внедрение ИИ, LLM и RAG в компании: руководство и пример
Пошаговое руководство по внедрению LLM и RAG в корпоративную среду.
Что такое конвейеры данных и зачем они вам?
Конвейеры данных автоматизируют сбор, обработку и доставку данных для аналитики.