Новости о RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation): векторные базы данных, чанкинг, эмбеддинги, LangChain, LlamaIndex. Как подключить собственные данные к LLM.

Tcm-diffRAG: персонализированная диагностика ТКМ с помощью графов знаний

Heli

27.02.2026

RAG

0,0

Tcm-diffRAG: персонализированная диагностика ТКМ с помощью графов знаний

TCM-DiffRAG – это метод дифференциальной диагностики синдромов в традиционной китайской медицине (ТКМ), основанный на графах знаний и цепочке рассуждений. Он предназначен для персонализированной диагностики.

Метод использует граф знаний ТКМ для …

RobustVisRAG: Улучшение устойчивости VisRAG к искажениям

Heli

27.02.2026

RAG

0,0

RobustVisRAG: Улучшение устойчивости VisRAG к искажениям

Системы генерации ответов на основе извлечения информации и анализа изображений (VisRAG) используют модели, объединяющие зрение и язык, для одновременного поиска релевантных визуальных документов и генерации обоснованных ответов на основе мультимодальных …

Perplexity Выпустила Pplx-embed: Модели Для RAG

Heli

27.02.2026

RAG

0,0

Perplexity Выпустила Pplx-embed: Модели Для RAG

Perplexity выпустила pplx-embed – набор многоязыковых моделей для создания векторных представлений, оптимизированных для задач поиска в больших масштабах. Эти модели предназначены для обработки шума и сложности данных, доступных в интернете, …

Тут может быть ваша реклама

Пишите info@aisferaic.ru

Эластичные векторные базы данных для RAG: симулятор хэширования и шардирования

Heli

26.02.2026

RAG

0,0

Эластичные векторные базы данных для RAG: симулятор хэширования и шардирования

Разработан симулятор эластичной векторной базы данных, имитирующий распределенное хранение эмбеддингов в современных RAG-системах. В основе лежит консистентное хэширование с виртуальными узлами для обеспечения сбалансированного распределения и минимизации перемещений данных при …

RAG против промптов: выбор релевантной информации

Heli

24.02.2026

RAG

0,0

RAG против промптов: выбор релевантной информации

В современных языковых моделях значительно увеличилось количество информации, которое они могут обрабатывать в одном промпте. С моделями, способными обрабатывать сотни тысяч и даже миллионы токенов, легко предположить, что Retrieval-Augmented Generation …

Топ-5 моделей встраивания для RAG-конвейеров

Heli

12.02.2026

RAG

0,0

Топ-5 моделей встраивания для RAG-конвейеров

В области обработки естественного языка всё большее внимание уделяют моделям встраивания, особенно в задачах поиска по базе знаний с помощью RAG. Эти модели превращают текст в векторы, что позволяет эффективно …

Тут может быть ваша реклама

Пишите info@aisferaic.ru

Как построить RAG-пайплайн на Atomic-Agents с типизированными схемами

Heli

11.02.2026

RAG

0,0

Как построить RAG-пайплайн на Atomic-Agents с типизированными схемами

В руководстве описывается создание полноценной RAG-системы на основе библиотеки Atomic-Agents. Пайплайн включает планировщик запросов к базе знаний, модуль поиска релевантного контекста и агент-ответчик. Все компоненты используют строгую типизацию через Pydantic-схемы …

Новости о RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектурный паттерн, который позволяет языковой модели отвечать на вопросы по вашим данным без переобучения. Документы, базы знаний, внутренние регламенты — всё это можно подключить к LLM и получать точные ответы со ссылками на источники.

На этой странице собраны материалы по всем этапам построения RAG-систем: подготовка данных (парсинг, чистка, чанкинг), создание эмбеддингов (OpenAI, Cohere, локальные модели), выбор векторной базы данных (Chroma, Pinecone, Weaviate, pgvector), настройка ретривера и генерации ответа.

Разбираем популярные фреймворки: LangChain, LlamaIndex, Haystack. Сравниваем подходы: naive RAG, advanced RAG с реранкингом, hybrid search (dense + sparse), HyDE и другие техники повышения точности.

Отдельные материалы посвящены оценке качества RAG-систем: как измерить faithfulness, answer relevance и context recall без ручной разметки. Рассматриваем типичные ошибки и способы их диагностики.

Подходит для разработчиков, которые строят корпоративные чат-боты, системы поиска по документам и AI-ассистентов с доступом к актуальным данным.