Modele sztucznej inteligencji zdolne do generowania nowych treści, tekstu, kodu i obrazów.
Multimodalny RAG pozwala przeszukiwać bazę obrazów tekstem lub zdjęciami i generować inteligentne odpowiedzi na ich podstawie. To połączenie trzech technologii: modelu embeddingowego, bazy wektorowej i dużego modelu multimodalnego. Jak się zmieniło w ostatnich 7 latach Jeszcze niedawno (około 2019) do budowania systemów przetwarzania danych RAG używaliśmy numpy, scikit-learn, RabbitMQ i PostgreSQL. Dzisiaj ekosystem zdecydowanie się… czytaj więcej
Branża prawna stoi przed wyzwaniem cyfrowej transformacji. Generatywne modele AI oferują ogromny potencjał, od automatyzacji analizy dokumentów po wsparcie w przygotowaniu opinii prawnych. Jednak standardowe rozwiązania, takie jak ChatGPT czy publiczne modele, niosą ze sobą ryzyko, które firmy prawnicze nie mogą sobie pozwolić. Własny prywatny system LLM/RAG to odpowiedź na te wyzwania. Dlaczego Warto Inwestować… czytaj więcej
Mój pierwszy RAG napisałem w 2019 roku. Dostałem do wykonania produkt, który działał w taki sposób: wysyłamy zdjęcie jakiegoś ubrania, aplikacja sugeruje 10 najbardziej podobnych produktów i prowadzi do różnych sklepów. Trzeba było zebrać bazę sklepów, bazę ich produktów, zdjęcia, a następnie przekształcić te zdjęcia na wektory i osadzić w przestrzeni wielowymiarowej. Architektura Systemu Ingestia… czytaj więcej