Консолидация данных — это шаг к получению целостного представления о бизнесе. Расскажем, как и зачем консолидировать данные из разных источников, какие методы и инструменты помогут упростить этот процесс, а также поделимся практическими советами и реальными примерами. Покажем, как правильно организовать процессы консолидации, чтобы ускорить аналитику и оптимизировать работу с машинным обучением.
Рассмотрим, как работать с LLM в serverless средах при создании LLM-приложений. На примерах разберём архитектурные шаблоны, такие как последовательная и параллельная обработка промптов, использование кэша и обработка ошибок, которые помогают оптимизировать производительность и снизить затраты на управление LLM-приложениями.
Рассмотрим, как использование no-code конвейеров данных помогает компаниям упростить и ускорить внедрение генеративного искусственного интеллекта (genAI — generative artifitial intelligence) и машинного обучения (ML). Как автоматизировать процессы подготовки, интеграции и анализа данных без необходимости программирования, что делает технологии машинного обучения и ИИ доступными для бизнеса любого масштаба и уровня технической подготовки.
Статья рассказывает о важности автоматизации подготовки и преобразования данных для повышения эффективности машинного обучения. Рассматриваются ключевые этапы и их роль в аналитике.
Статья рассказывает, как большие языковые модели (LLM) повышают эффективность поиска с помощью технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG). В ней показаны два подхода: программная реализация на Python с Llama 2 и FAISS и no-code решение через платформу Epsilon Workflow.
Большие языковые модели (LLM) помогают генерировать текст на основе вероятностей, но не могут обновлять свои знания. Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) решает эту проблему, предоставляя доступ к актуальным данным для более точных ответов.
Компании все чаще задумываются о внедрении генеративного искусственного интеллекта (GenAI), но не всегда знают, как эффективно начать этот процесс. В этой статье мы расскажем, как за несколько недель превратить идеи по использованию GenAI в работающие решения, которые помогут автоматизировать процессы и улучшить взаимодействие с клиентами.
Архитектура данных определяет, как управлять данными на всех этапах — от сбора и преобразования до хранения и использования. Это основа для работы с данными и приложениями искусственного интеллекта. В статье мы рассмотрим основные шаги и принципы, которые помогут создать современную архитектуру данных, обеспечивающую безопасность, доступность и оптимизацию потоков данных.
Конвейеры данных автоматизируют сбор и обработку информации, интегрируя данные из различных источников. Статья объясняет, как использовать ETL и ELT схемы, хранилища данных и озера данных для эффективного анализа.
