|
|
 |
|
|
 |
BSS существенно улучшила качество технологии RAG в GPT-поиске в Базе знаний InKnowledge
ИИ-поиск с RAG справляется успешно с 76% запросов, а вероятность некорректного ответа снизилась с 28% до 6% при работе с PDF-файлами. Также команда внедрила новую модель векторизации и оптимизировала работу с внешними нейросетями GPT. Нововведения направлены на повышение эффективности, быстроты и точности работы с Базой знаний. В новой версии RAG внесены существенные доработки, направленные на повышение производительности и качества ИИ-поиска. Компания теперь использует другую модель векторизации, которая имеет больший размер контекстного окна, что позволяет собирать больше информации и увеличить точность поиска. Ранее компания BSS внедрила GPT-поиск с RAG в Базе знаний InKnowledge от компании L2U. Это позволяет строить ответы на основе документов, находящихся в доверенном хранилище Базы знаний. Также технология умеет различать права доступа каждого пользователя, что обеспечивает дополнительную информационную безопасность при работе с RAG. Следующее важное изменение касается обработки PDF-документов. Теперь RAG-поиск умеет анализировать информацию из таблиц, размещенных в PDF-файлах, что ранее было недоступно. В предыдущей версии RAG на вопросы по таблице система находила релевантную информацию в других текстовых источниках. Также новая версия адаптирована под особенности внешних нейросетей и LLM-моделей (например, Яндекс GPT). Теперь весь распознанный текст переводится в формат Markdown, который более точно распознается сторонними сервисами при работе с таблицами в PDF. Улучшено качество разбивки файлов на чанки (кусочки информации), на которые делится база знаний для дальнейшей передачи в промт. Это было достигнуто за счет более корректного распознавания структуры файлов и расстановки границ в нужных согласно контексту местах (стык параграфов, заголовки таблиц, подзаголовки разделов и т.д.) при дроблении текстовых материалов. «При создании новой версии RAG мы сосредоточились на работе с PDF-файлами, поскольку это популярный формат документов, но вызывающий сложности при обработке материалов с помощью метода RAG. Мы научились корректно доставать информацию из таблиц в PDF-документах, а также передавать её внешним LLM-моделям за счет увеличения длины чанков. Качество поиска повысилось, а доля ошибочных ответов снизилась до 6% или более в 4 раза относительно значения показателя старой версии. Благодаря обновлению можно ещё быстрее получать содержательные ответы в Базе Знаний», — прокомментировал директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александр Крушинский.
Контактное лицо: Вадим Прищепа (написать письмо автору)
Компания: BSS (все новости этой организации)
Добавлен: 02:47, 29.09.2024
Количество просмотров: 84
Страна: Россия
| Юрий Чернышов, UDV Group: Цифровая гигиена — основа безопасности Comnews, UDV Group, 20:24, 03.11.2025, Россия |
90 |
| Доцент УНЦ «Искусственный интеллект» УрФУ, руководитель исследовательского центра UDV Group Юрий Чернышов дал комментарий изданию Comnews о том, что срочное формирование «цифровой гигиены» и просвещение разных групп пользователей необходимы для снижения рисков при работе с ИИ и чат-ботами, а конфиденциальные данные нельзя передавать недоверенным сервисам. |
|
| «1С-Рарус» в 5 раз ускорил маркировку химических препаратов «ПРО-БРАЙТ», 1С-Рарус, 23:42, 02.11.2025, Россия |
126 |
| «1С-Рарус» создал модуль интеграции оборудования с подсистемой маркировки в типовых программах 1С. Проект реализован для конвейерной линии производителя профессиональной химии «ПРО-БРАЙТ». С помощью разработки «1С-Рарус», встроенной в систему управления предприятием «1С:ERP», в 5 раз ускорена маркировка и упаковка продукции, обеспечена передача данных в ГИС «Честный знак». |
|
|
 |
|
 |
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|