Бизнес кейсы см. здесь: docs.google.com/presentation/d/1xBwNlojbg_2eos4ThBeqxcc9v3z5HiX2, способы реализации см. здесь: t.me/AiExp01/75 и многие другие публикации в этом канале
@@TheScrinn Бизнес кейсы см. здесь: docs.google.com/presentation/d/1xBwNlojbg_2eos4ThBeqxcc9v3z5HiX2, способы реализации см. здесь: t.me/AiExp01/75 и многие другие публикации в этом канале
Подскажите, как правильно сделать базу знаний для интернет магазина? Проблема заключается в том что товаров в интернет магазине около 10000 и некоторые товары похожи например по размеру либо разные по цвету. И модель часто путает один товар с другой и предоставляет не верные характеристики и стоимость. Как можно решить данную проблему?
Похожая задача была на хахатоне от Ozon-a, «Поиск одинаковых товаров на маркетплейсе» vc.ru/services/761837-kakie-resheniya-predlozhili-pobediteli-lct-dlya-ozon-aeroflot-pik-whoosh-i-drugih-korporacii
Для Базы Знаний (БЗ) я использую в этих примерах FAISS - это библиотека для поиска по сходству (similarity search) векторов. При использовании БЗ она находится в RAM, ее можно сохранить в каталог и прочитать из каталога (методы save_local, load_local). Этого в принципе достаточно, пока БЗ помещается в RAM, а если нет, то нужна интеграция с внешней СУБД.
Все ссылки см. здесь: t.me/AiExp01/80
ollama появилась для windows) сделай пожалуйста обзор + rag
Спасибо за видео!
а в чем отличие если просто создать ассистента в гпт с несколькими файлами ?
Как это можно исспользовать?
Не знаю
Бизнес кейсы см. здесь: docs.google.com/presentation/d/1xBwNlojbg_2eos4ThBeqxcc9v3z5HiX2, способы реализации см. здесь: t.me/AiExp01/75 и многие другие публикации в этом канале
@@TheScrinn Бизнес кейсы см. здесь: docs.google.com/presentation/d/1xBwNlojbg_2eos4ThBeqxcc9v3z5HiX2, способы реализации см. здесь: t.me/AiExp01/75 и многие другие публикации в этом канале
Подскажите, как правильно сделать базу знаний для интернет магазина?
Проблема заключается в том что товаров в интернет магазине около 10000 и некоторые товары похожи например по размеру либо разные по цвету. И модель часто путает один товар с другой и предоставляет не верные характеристики и стоимость. Как можно решить данную проблему?
Похожая задача была на хахатоне от Ozon-a, «Поиск одинаковых товаров на маркетплейсе»
vc.ru/services/761837-kakie-resheniya-predlozhili-pobediteli-lct-dlya-ozon-aeroflot-pik-whoosh-i-drugih-korporacii
Нужна локальная база.
Для Базы Знаний (БЗ) я использую в этих примерах FAISS - это библиотека для поиска по сходству (similarity search) векторов. При использовании БЗ она находится в RAM, ее можно сохранить в каталог и прочитать из каталога (методы save_local, load_local). Этого в принципе достаточно, пока БЗ помещается в RAM, а если нет, то нужна интеграция с внешней СУБД.
это о чём?
теорию вопроса см. здесь: видео 8 минут ua-cam.com/video/NkjkqsLCweQ/v-deo.htmlsi=AE49wPew42H4AQdg