·rag
RAG (Retrieval-Augmented Generation): полный разбор
Разбор RAG: как embeddings, Vector DB (Pinecone, Qdrant) и retriever делают ответы LLM актуальнее и надёжнее.
Читать публикацию
IT Загрузка..
Мы просто и по делу рассказываем про ИИ-инструменты для работы: сравнения, пошаговые гайды, бесплатные альтернативы и реальные сценарии применения. Помогаем выбрать между ChatGPT, Gemini, Claude, локальными моделями и десятками узкоспециализированных сервисов — от дизайна и HR до аналитики и SEO. Меньше хайпа, больше практики и экономии времени каждый день.
·qa-бот
Question Answering системы: как создать свой QA-бот
Краткий план создания QA-бота: источники знаний, подготовка данных, векторный поиск (FAISS/Chroma), RAG, подключение LLM и интеграция с Telegram.
Читать публикацию
·summarization
Text Summarization: автоматическое реферирование
Обзор автоматического реферирования: виды (extractive/abstractive), применение в NLP и трансформерах, преимущества и ограничения для бизнеса.
Читать публикацию
·машинный перевод
Machine Translation: как работают современные переводчики
Обзор NMT и архитектуры Transformer: как современные переводчики работают на больших данных и почему в критичных текстах всё ещё нужен пост-редактинг.
Читать публикацию
·ner
Named Entity Recognition (NER): извлечение сущностей
Краткое объяснение NER: что это, какие сущности находит (PER, ORG, LOC, DATE) и где применяют в IT — spaCy, Hugging Face, DeepPavlov.
Читать публикацию
·классификация текста
Классификация текста: методы и инструменты
Краткий обзор методов классификации текста: от правил и TF-IDF до трансформеров, список инструментов и практические замечания для продакшена.
Читать публикацию
·sentiment analysis
Sentiment Analysis: определение тональности текста
Обзор Sentiment Analysis: методы (лексический, ML, DL), области применения — анализ отзывов, мониторинг бренда и поддержка клиентов.
Читать публикацию
·bert
BERT vs GPT: в чём принципиальная разница?
Краткое объяснение архитектурной разницы между BERT и GPT: почему BERT лучше понимает контекст, а GPT — генерирует текст.
Читать публикацию
·bert
Трансформеры: архитектура BERT и её наследники
Краткий обзор архитектуры BERT (Google, 2018), ключевых компонентов и основных наследников — RoBERTa, ALBERT, DistilBERT, DeBERTa, SBERT.
Читать публикацию
·word embeddings
Word Embeddings: Word2Vec, GloVe, FastText — разбор
Разбор Word2Vec, GloVe и FastText: архитектуры, плюсы и минусы, особенности и когда их стоит применять вместо трансформеров.
Читать публикацию
·токенизация
Токенизация текста: как AI «читает» слова
Короткое объяснение токенизации в LLM: что такое токен, как это влияет на лимит контекста, стоимость API и качество ответов.
Читать публикацию
·nlp
NLP для начинающих: основные задачи и понятия
Краткий обзор основных понятий NLP: токенизация, лемматизация, векторизация, задачи (NER, суммаризация, классификация) и инструменты вроде BERT.
Читать публикацию