Подборка экспертных постов: специалисты Embedika

Системы RAG сегодня входят в число наиболее востребованных технологий в корпоративном сегменте. Они позволяют интегрировать языковые модели с внутренними базами знаний компании. Сначала система находит релевантные фрагменты в документах, а затем формирует ответ на основе подтверждённых источников. Но как внедрить такую архитектуру и понять насколько она эффективна?

Команда ИИ-разработчиков Embedika активно применяет RAG-подход в собственных проектах. Сегодня коллеги подготовили подборку материалов, которые помогут глубже разобраться в возможностях и особенностях этой технологии.

🔹 Три уровня оценки RAG: ранжирование, генерация с эталонами и без
Подробный материал, раскрывающий подходы к оценке RAG-систем: от метрик поиска (MAP, nDCG) до анализа качества генерации с помощью BERTScore и LLM-as-a-judge.

🔹 Как качество RAG влияет на бизнес-результаты: от метрик к эффекту
Пост о том, как изменение метрик RAG влияет на бизнес-результаты и почему контроль этих показателей становится важен не только для ML-команд, но и для бизнеса.

🔹 Оценка качества RAG: практические метрики и подходы
Чтобы RAG-система действительно приносила результат, важно регулярно оценивать качество её работы. В материале — основные подходы к оценке, используемые на практике.

🔹 Польза RAG-систем для компаний — точные ответы на основе ваших данных
О том, как RAG-системы позволяют извлекать из корпоративных данных только релевантную информацию и почему такой подход эффективнее классического дообучения LLM.

🔹 Как интеллектуальные системы меняют работу с инженерными данными
Пост о том, как ИИ-системы помогают упорядочить инженерные данные, ускорить поиск информации и снизить количество ошибок в проектной документации.

🔹 Как RAG ускоряет работу с корпоративными данными
Материал о том, почему RAG-системы помогают быстрее находить информацию в корпоративных данных, автоматизировать поиск и формировать ответы с опорой на документы.

Больше практических материалов и разборов — в канале @embedika
Здесь коллеги делятся разборами технологий и кейсов, гайдами, чек-листами и мнением от экспертов в области ML и NLP технологий.