Процесс может занять <a href="https://ai.googleblog.com ">https://ai.googleblog.com </a> некоторое...View MoreПроцесс может занять <a href="https://ai.googleblog.com ">https://ai.googleblog.com </a> некоторое время, так как система обрабатывает тысячи фрагментов текста и создаёт для каждого из них вектор. Однако после создания базы данных её можно будет использовать многократно, что ускорит будущие поиски. Поэтому для обработки текста лучше использовать более крупные «куски» с перекрытием, чтобы модель могла учитывать взаимосвязи между предложениями. Прежде чем модель сможет работать с текстом, нужно извлечь его из PDF-файла. Для этого используем библиотеку LangChain — она отлично справляется с задачей обработки больших текстов и легко интегрируется с языковыми моделями.<br/>Например, если документ содержит сложные таблицы, визуальные диаграммы или нестандартные шрифты, OCR может неправильно их интерпретировать, а LLM не сможет восстановить контекст. Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, что ожидаемым ответом на запрос «Сегодня хорошая погода» станет «Сегодня не жарко и идет дождь». А если датасетом для обучения станут статьи по метеорологии, ожидаемый результат может выглядеть как «Температура +23°, влажность воздуха 60%». Автоматизация торговли (retail) — это стратегическое вложение в прозрачность и доверие к бренду.<br/><h2>Сравнение показателей производительности между RAG + VLM и OCR + LLM</h2><br/><ul><li>Если мы хотим использовать большие языковые модели (БЯМ) в своей работе и при этом называть результаты творческими, нам придётся понять, как они работают — по крайней мере, на высоком уровне.</li><li>Потому что настройка и обучение специализированных моделей требуют понимания данных, которые она анализирует.</li><li>Однако без продуманной интеграции они могут давать некорректные результаты.В статье разбёрем, как Epsilon Workspace использует LLM, RAG и AI-агентов для автоматизации BI.</li><li>Чат-боты RAG сочетают в себе модели ИИ, основанные на поиске, и генеративные модели ИИ (LLM).</li></ul><br/>Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные данные для каждого слова в N-мерный вектор. Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, ожидаемым ответом на запрос «сегодня хорошая погода» станет «сегодня не жарко и идет дождь». А если датасетом для обучения станут статьи по метеорологии, ожидаемый результат может выглядеть как «температура +23°, влажность воздуха 60%». Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, используют специальные модели — языковые. Переход на мультимодальные модели может показаться сложным, но если подходить к нему последовательно, это обеспечит значительное улучшение в работе с данными.<br/> <a href="https://auslander.expert/">https://auslander.expert/</a>; Чат-боты RAG сочетают в себе модели ИИ, основанные на поиске, и генеративные модели ИИ (LLM). Такие LLM как GPT-4 от OpenAI — невероятно мощные, но у них есть ограничения, когда дело доходит до доступа и использования собственных данных. Как результат, они не смогут сгенерировать некорректные или устаревшие ответы. Это важно учитывать при использовании таких моделей для получения информации или поддержки принятия решений.<br/><h3>Как протестировать векторную базу данных</h3><br/>Этот инструмент отправляет данные, сгенерированные LLM, напрямую в бизнес-процессы. Например, обработанная ИИ стенограмма совещания может сразу попасть в вашу CRM. Важно оценить то, как быстро векторная база данных сможет находить наиболее релевантные чанки для добавления в промпт. После нескольких экспериментов я заметила, что фрагменты длиной от 1 до 2 стандартных отклонений от средней длины предложения дают хорошие результаты.<br/><br/>Теперь, когда мы очистили текст и оставили только полезную информацию, он всё равно ещё остаётся неструктурированным. Для этого я буду использовать файл «GitReferenceMaterial.pdf» (это просто пример, для этого подойдёт любой другой документ). В векторных базах данных используется метрики подобия, чтобы найти вектор, наиболее похожий на вектор запроса. Например, освоить востребованное <a href="https://deepai.org ">https://deepai.org </a> направление в Data Science — NLP можно на совместной магистратуре ТГУ и Skillfactory.
About Me
Процесс может занять <a href="https://ai.googleblog.com ">https://ai.googleblog.com </a> некоторое...View More