Корпоративная революция: как RAG превращает хаос данных в интеллектуальную экосистему
Современные корпорации тонут в собственных данных. Сотрудники тратят до 4 часов ежедневно на поиск информации, а 40 % работников жалуются на невозможность найти нужные сведения для выполнения задач. Парадокс заключается в том, что организации инвестируют миллионы и миллиарды в системы управления знаниями, но эффективность доступа к информации только снижается. Решение этой проблемы лежит в области гиперавтоматизации — комплексного подхода, объединяющего RAG-технологии с роботизированной автоматизацией рабочих процессов для создания самообучающихся корпоративных экосистем.
Глоссарий по RAG-технологиям
Область Retrieval-Augmented Generation (RAG) стремительно развивается, но терминология до сих пор остаётся разрозненной. В этом глоссарии собраны ключевые понятия, упорядоченные по значимости, с чёткими определениями, которые помогут читателям ориентироваться в материалах книги. Каждый термин описан по принципу «род → видовое отличие», чтобы избежать двусмысленностей.
Deep Research: когда ИИ становится вашим научным сотрудником
Представьте, что у вас есть личный аналитик, который за чашкой кофе готовит 20-страничный отчёт о рыночных трендах, сравнивает политики приватности соцсетей или прогнозирует последствия новых законов — именно так работает Deep Research. Это не следующий шаг после RAG, а качественный скачок: если RAG-системы как те, что мы разбирали ранее отвечают на вопросы, то Deep Research ставит эксперименты.
Нейропоиск: тихая революция в поисковых технологиях и почему это меняет всё
Когда мы говорим о современных поисковых системах, мы всё ещё представляем себе страницы с десятком синих ссылок — технологию, которая принципиально не менялась последние 20 лет. Но с приходом генеративного ИИ началась тихая революция, и её главным героем становится нейропоиск — новый подход, который позволяет не просто находить информацию. Нейропоиск понимает найденные данные, анализирует информацию и синтезирует принципиально новые формы ответов. Это не эволюция, а настоящий скачок в развитии поисковых технологий, сравнимый по масштабам с переходом от каталогов Yahoo к алгоритму PageRank.
Mixture-of-Experts: архитектура, которая учит ИИ быть универсалом и специалистом одновременно
В области больших языковых моделей (БЯМ) имеется странный парадокс: чем больше параметров, тем выше качество, но и дороже обучение. Как сделать модель одновременно мощной и экономичной? Ответ — Mixture-of-Experts (MoE), подход, при реализации которого нейросеть объединяет десятки «экспертов», каждый из которых решает узкие задачи.