|
|
 |
|
|
 |
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: 95
Страна: Россия
| Андрей Федин назначен руководителем направления клиентского сервиса DатаРу, ДатаРу, 21:23, 28.01.2026, Россия |
332 |
| Компания DатаРу усиливает направление работы с клиентами и назначила Андрея Федина руководителем клиентского сервиса DатаРу. В новой роли он будет отвечать за выстраивание процессов и эффективность взаимодействия с ключевыми заказчиками компании, а также формирование продуктовых линеек и стратегии развития на новых рынках. |
 |
| В «1С-Рарус:WMS» появилось голосовое управление складом, 1С‑Рарус, 21:12, 28.01.2026, Россия |
53 |
| В систему автоматизации склада «1С-Рарус:WMS» внедрили технологию голосового управления (pick-by-voice). Распознавание речи реализовано на базе ИИ-решения «1С-Рарус: Эхо». Теперь сотрудники склада могут получать команды от AI-помощника на слух и подтверждать действия голосом, что повышает скорость и точность сборки заказов |
|
|
 |
|
 |
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|