#RAG

Откройте для себя CLaRa – революционную систему, улучшающую получение с добавлением информации с помощью новых методов сжатия документов.

'Обзор шести паттернов памяти для LLM-агентов в трёх семействам: вектор, граф и логи/эпизоды, с разбором задержек, успешности поисков и типичных отказов.'

'Пошаговый гайд о том, как персистентная память, распад и простое извлечение превращают чат-бота в персонализированного агента; включает полный Python-демо и оценку эффекта.'

'Практичное сравнение шести ведущих OCR и систем документной аналитики 2025 с акцентом на качество распознавания, макет, языки, развёртывание и интеграцию с LLM. Помогает выбрать инструмент под конкретные рабочие нагрузки и требования соответствия.'

'Практическое руководство по созданию AI-ассистента на Colab с RAG и встроенными политиками безопасности, включая редактирование PII и проверку запросов.'

'Надежность агентных систем достигается инженерными контролями — данные, права доступа, и наблюдаемость важнее выбора модели.'

'Обзор пяти no-code платформ, которые упрощают создание AI ассистентов, RAG систем и дообучение моделей без написания кода'

'IBM представила два компактных ModernBERT-эмбеддинга Granite R2 с поддержкой 8k контекста, высокой скоростью и коммерческой лицензией Apache 2.0.'

'REFRAG сжимает извлеченные фрагменты в векторы, позволяя обрабатывать в 16 раз больший контекст и сокращая время до первого токена до 30.85× без потери точности.'

'Google представил EmbeddingGemma — 308M модель эмбеддингов для on-device и офлайн использования, показывающую лучшие результаты на MTEB среди моделей до 500M и обеспечивающую низкую задержку.'

DeepMind показал, что одно-векторные плотные эмбеддинги имеют математический предел, из-за которого поиск в RAG-системах рушится при больших объёмах; LIMIT-бенчмарк демонстрирует это даже на маленьких задачах.

'Узнайте, как создать AI-агента, который суммирует недавние разговоры для краткосрочного контекста и сохраняет дистиллированные факты в FAISS-векторную память для долговременного воспоминания.'

'Разберитесь, когда использовать токенизацию, а когда чанкинг, чтобы оптимизировать стоимость, производительность моделей и сохранение контекста в AI-приложениях.'

'Agentic RAG добавляет планирование, использование инструментов и самопроверку к традиционному RAG, обеспечивая более точные и адаптивные ответы.'

Пошаговое руководство с полным кодом для создания граф‑структурированного AI‑агента на базе Gemini, реализующего планирование, поиск, вычисления и автоматическую проверку ответа.

'Для банков и страховщиков в 2025 году: SLM — для быстрых, структурированных задач и строгой локализации данных; LLM — для длинных контекстов и сложного синтеза при строгом управлении рисками.'

'AlphaAgents распределяет задачи анализа акций между специализированными LLM-агентами, объединяя фундамент, сентимент и оценку стоимости для улучшения результатов и управления риском.'

'Одиннадцать ключевых концепций, которые помогут лидерам вывести проекты ИИ из пилотов в масштабируемую эксплуатацию: интеграция, данные, доверие и перестройка процессов.'

'Реальные кейсы показывают, как контекстная инженерия снижает ошибки, повышает продуктивность и экономит время, переводя ИИ в бизнес-критичные приложения.'

'NuMind представила NuMarkdown-8B-Thinking, reasoning VLM который анализирует разметку документов и выводит чистый Markdown, готовый для RAG и архивов.'

'Graph-R1 сочетает гиперграфовые знания, агентный многошаговый поиск и сквозное RL, достигая высоких показателей точности и эффективности в QA.'

'Короткое руководство по AI-агентам в 2025: что это, где они работают надёжно, основные риски и как выстраивать продакшен.'

EraRAG представляет масштабируемую систему поиска, оптимизированную для динамично растущих данных, выполняя эффективные локализованные обновления на многоуровневом графе, что значительно улучшает производительность и точность поиска.

MMSearch-R1 представляет собой систему обучения с подкреплением, которая позволяет большим мультимодальным моделям эффективно и избирательно выполнять поиск по запросу, улучшая точность и снижая нагрузку на систему поиска.

WebThinker — новый агент ИИ, который позволяет большим моделям рассуждения самостоятельно искать информацию в интернете и создавать детальные научные отчеты, значительно повышая эффективность в сложных задачах.