Как создаются интеллектуальные QnA-боты, которые анализируют контекст, используют возможности LLM, работают с гибридным поиском и выдают точные ответы? В этом видео мы детально разбираем архитектуру таких систем, рассказываем, как выбрать модели, настраивать их и внедрять в пайплайны, а также делимся реальными примерами кода для решения сложных задач. Больше полезных материалов в нашем Telegram-канале:
Что вы узнаете из видео? Как создавать гибридные пайплайны на основе семантического и поиска по ключевым словам. Как работают системные промты для точной генерации ответов. Как оптимизировать память и ресурсы для запуска моделей локально. Какие инструменты используют современные команды. В видео обсудим: Как выбирать модели. Как строить и масштабировать пайплайны для разных задач. Реальные примеры работы с корпоративными базами знаний. Таймкоды: 0:00 – Введение: тема доклада и цели видео 1:27 – Подготовка разработки для продакшн 3:30 – Индексация документов и работа с данными 5:03 – Архитектура пайплайнов и настройка серверов 7:40 – Выбор моделей для работы с текстом и векторами 10:06 – Кастомизация компонентов и настройка промтов 15:51 – Архитектура RAG и генерация ответов 19:06 – Оптимизация поиска и ранжирования 24:04 – Генерация релевантных вопросов и проактивное информирование 30:40 – Работа с аббревиатурами и системными промтами 32:42 – Работа с языками, GPU и контекстом моделей 38:11 – Итоги и рекомендации #LLM #RAG #AI #QnA #ASR Если хотите создать своего QnA-бота или внедрить ИИ в бизнес — пишите нам!
