 |
BSS существенно улучшила качество технологии RAG в GPT-поиске в Базе знаний InKnowledge
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
Компания: BSS
Добавлен: 02:58, 27.09.2024
Количество просмотров: 347
Страна: Россия
| «1С‑Рарус» ускорил бюджетирование на Ижевском радиозаводе с 1С:Корпорация, 1С-Рарус, 23:25, 14.04.2026, Россия235 |
| Ижевский радиозавод и «1С-Рарус» завершили внедрение централизованной системы бюджетирования и финансового планирования. Система создана на базе комплекса решений «1С:Корпорация». Проект охватил 10 юрлиц предприятия с автоматизацией 500 рабочих мест. Внедрение на 10% ускорило ежегодный процесс бюджетирования. |
| Выручка GreenData за 2025 год превысила 1,8 млрд рублей, GreenData, 23:24, 14.04.2026, Россия236 |  |
| Компания GreenData, российский разработчик low-code-платформы, объявила финансовые результаты за 2025 год. Несмотря на возросшую налоговую нагрузку и сложность проектов, выручка компании увеличилась на 25%, а прибыль (EBITDA) выросла более чем в 5 раз. |
| «Группа Астра» представила неизменяемый режим Astra Linux Server для растущего рынка контейнеризации, "Группа Астра", 23:18, 14.04.2026, Россия235 |
| «Группа Астра», ведущий российский разработчик инфраструктурного ПО, представила неизменяемый (immutable) режим работы Astra Linux Server. Новый режим предназначен для запуска прикладного ПО в контейнерах с использованием Docker, Podman или Kubernetes. Он позволяет организовать инфраструктуру как код, снизить затраты на развертывание и обновление ОС, а также повысить удобство администрирования. |
|
|
