RLM-Toolkit v1.2.1: Теоретические основы и оригинальные разработки
От теоремы Шеннона 1948 года до pip install rlm-toolkit 2026 года. 78 лет фундаментальной науки в одной библиотеке. Читать далее...
RLM-Toolkit: Полное руководство по обработке 10M+ токенов
Почему LangChain не справляется с 10M+ токенов? Разбираемся в RLM — новой парадигме обработки контекста с InfiniRetri (100% accuracy на Needle-in-Haystack), CIRCLE-безопасностью и поддержкой 75+ провайдеров. Полный туториал с кодом. Читать далее...
Как сделать чат-бот с RAG безопаснее?
Каждый день появляются решения на базе генеративных моделей, помогающие бизнесу привлекать новых пользователей и удерживать старых. Подход Retrieval augmented generation позволяет вводить в контекст больших языковых моделей (LLM) корпоративные документы, чтобы чат-бот корректнее отвечал на вопросы...
DeepSeek vs Mixtral: что безопаснее использовать для корпоративного чат-бота?
Выпуск языковой модели DeepSeek R1 наделал много шума в начале этого года. Сначала в AI-сообществе с восхищением обсуждали, как китайцам удалось получить качество генерации текста на уровне передовых западных моделей при меньших затратах на обучение. Затем восторг сменился жёсткой критикой о...
Построение надёжных систем из ненадёжных агентов
Большие языковые модели можно применять для разных практических целей. Одно из самых интересных направлений — это автономные AI-агенты. Если сгенерировать большое количество агентов по заданному запросу и заставить их конкурировать друг с другом, то теоретически можно получить оптимальный результат...