i
ДАТАИСТ
К ленте

Поиск и RAG

Retrieval-augmented generation и глубокие исследования: как подсунуть модели нужные знания в нужный момент.

2 материала

Агентный RAG против модульного: что реально лучше на практике

RAG сегодня — один из самых практичных способов подключить LLM к внешним знаниям: модель не полагается только на собственную память, а сначала ищет нужные фрагменты в базе знаний и уже потом отвечает. В реальных продуктах это выглядит как спасение от галлюцинаций и устаревших фактов. Но у…

Глубокие исследования без границ: выбираем свою LLM и управляем стратегией поиска

Когда мы говорим о “глубоких исследованиях”, чаще всего имеем в виду сервисы, которые сами планируют поиск, бродят по источникам, собирают цитаты и выдают аккуратный отчет. Это удобно, но почти всегда жестко привязано к одной стратегии и одному семейству моделей. Авторы Universal Deep Research…