R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)
5.52K subscribers
92 photos
12 videos
2 files
84 links
Топ-10 интеграторов и разработчиков ИИ России.

Рассказываем о реальных проектах с ИИ, ML, DS, CV, LLM, RAG.

Без новостей о новом ChatGPT и ответов на вопрос «Заменят ли нейросети человека».

Наш сайт: https://r77.ai
Приемная: @savinvlad
Download Telegram
Ищем спикеров)

ребят продолжаем наши встречи-вебинары, если кому-то есть что интересно рассказать про AI гоу ко мне в личку @savinvlad)

У нас уже были директор по AI-трансформации Сбера Никита Худов, лиды из Альфы и Т-банка, тех. директор Циана Алексей Чеканов...

в общем отличная компания)
👍4
Да кстати особенно велком — разрабы с разрабскими темами — у нас их любят)

Вот наш вебинар с нашим разработчиком Мишей про Text2sql https://tttttt.me/r77_ai/202

В общем ml-разрабы велком @savinvlad
6
RAG без ембедингов

В следующий четверг у нас Николай Шейко из офигенного канала про AI "AI и грабли".

Вот что расскажет:
"В индустрии давно укоренилось мнение, что Retrieval-Augmented Generation (RAG) = эмбеддинги. Но что, если поиск по эмбеддингам — не всегда лучшее решение?

В этом вебинаре я расскажу, как можно строить RAG без единого эмбеддинга, используя только легкие LLM с structured output. Например, я запускал LLM поверх сырого контента (вроде PDF), разбивал его на страницы и делал классификацию релевантности прямо в модели. Такой способ давал ощутимо лучшее качество, особенно когда нужна агрегация".

Мы обсудим:
• Почему эмбеддинги часто не работают так, как хочется
• Как использовать LLM как search engine без векторных БД
• Что такое structured output и как он помогает
• Кейсы, где подход без эмбеддингов оказался сильнее (вплоть до призовых мест на Enterprise RAG Challenge)
• Когда всё же стоит вернуться к классике с векторками.

Четверг, 14 августа, 15-00)

Ставьте нотификейшн! ура у нас снова разрабская тема)
🔥44👍9🤝2