Текущие LLM генерируют текст или выполняют задачи только по запросу, но с появлением AI-агентов всё меняется. К 2028 году 33% корпоративного ПО будут использовать AI-агентов. AI-агенты не требуют явных запросов и не выдают предопределённые результаты. Вместо этого они принимают инструкции, самостоятельно строят планы, используют инструменты для их выполнения и адаптируются к изменениям.
Эмбеддинги помогают преобразовать текст в векторы, что позволяет большим языковым моделям (LLM) понимать контекст и давать точные ответы. Они служат «языком», на котором модели «общаются» с нами. Разобравшись, как работают эмбеддинги, можно использовать LLM для решения бизнес-задач.
Извлечение данных — это первый этап в процессе ETL (Extract, Transform, Load), который помогает превратить разрозненные данные из различных источников в ценный ресурс для анализа и ИИ-приложений. Разберёмся, почему извлечение данных играет ключевую роль, как оно работает для различных типов данных, и какие инструменты помогают его автоматизировать.
Представьте, что вы можете просто «поговорить» с документом. Именно это делают ИИ-приложения типа «Talk to your PDF» (или «Chat with your docs») — загружаете PDF или другой документ, задаёте вопросы по его содержимому и получаете ответы. Эта возможность ИИ стала одной из самых востребованных для тех, кто работает с многостраничными документами. Однако есть одно «но»:… Читать далее Мультимодальные RAG и VLM против OCR + LLM: Как откровенно поговорить с вашими PDF?
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.
