COMRAD404 COMRAD404 ИИ-сигналы, агенты и практическая разведка

Тема

rag: статьи, новости и разборы

Статьи, новости и разборы по теме «rag»: ключевые события, понятные объяснения, практические материалы и проверенные источники COMRAD404.

В архиве 19 материалов

Материалы по теме

19 материалов
Схема работы адаптера R²Adapter: запрос поступает в модуль маршрутизации, часть уходит в vanilla RAG, часть — в graph-based RAG с последующим перезаписыванием uncertain запросов
Оперативная лента////2 мин чтения

R²Adapter: адаптер для гибридного RAG без лишних затрат

На arXiv появилась статья, в которой описывается R²Adapter — легковесный адаптер, динамически распределяющий запросы между vanilla RAG и graph-based RAG. Результат: до 59% меньше обращений к графовому поиску без потери точности.

Открыть материал →
Схема пайплайна RAG с этапами чанкинга, генерации эмбеддингов и поиска в векторной базе
Колонки////3 мин чтения

Почему ваша RAG-система не работает: три скрытые проблемы с эмбеддингами

RAG-системы часто дают сбой не из-за LLM, а из-за качества эмбеддингов. Разбираем три основные проблемы — потеря контекста, шум в векторах и неверная сегментация...

Открыть материал →
Интерфейс и схема работы модели визуального парсинга документов Cohere Parse
Агенты, Инструменты////2 мин чтения

Cohere Parse: новая модель визуального парсинга документов для RAG и ИИ-агентов

Компания Cohere представила Cohere Parse — специализированную мультимодальную модель для извлечения структурированных данных из сложных корпоративных документов, контрактов и таблиц с визуальным баундингом.

Открыть материал →
Редакционная обложка COMRAD404: Долговременная память AI-агентов: как выбрать архитектуру для продакшна
Агенты, Инструменты////5 мин чтения

Долговременная память AI-агентов: как выбрать архитектуру для продакшна

Сравниваем RAG, MemGPT, графы знаний и кэширование для хранения контекста AI-агентов. Даём практические критерии выбора, ограничения и план тестирования для внедрения.

Открыть материал →
Редакционная обложка COMRAD404: AI-агенты с долгосрочной памятью: как Mem0 меняет подход к персонализации
Агенты, Инструменты////4 мин чтения

AI-агенты с долгосрочной памятью: как Mem0 меняет подход к персонализации

Разбираемся, как библиотека Mem0 позволяет AI-агентам запоминать контекст на недели и месяцы, а не терять его после одного диалога. Сравнение с альтернативами, примеры кода...

Открыть материал →
Редакционная обложка COMRAD404: Промпт-инженерия на практике: как упаковать контекст для сложной задачи в 2026 году
Агенты, Инструменты////3 мин чтения

Промпт-инженерия на практике: как упаковать контекст для сложной задачи в 2026 году

Разбор трёх практических техник упаковки контекста для LLM: динамический шаблон, цепочка уточнений и внешняя база сигналов. Примеры, ограничения и когда каждая из них работает.

Открыть материал →
Схема ColPali: текстовый запрос сопоставляется с патчами изображения PDF-страницы через late interaction и MaxSim, после чего выбираются top-k страниц для RAG
Исследования////9 мин чтения

ColPali: как работает поиск по страницам-картинкам без OCR

ColPali заменяет OCR-пайплайн на этапе retrieval для PDF: модель индексирует изображения страниц, сопоставляет текстовый запрос с патчами и лучше сохраняет таблицы, схемы и вёрстку.

Открыть материал →