Графы знаний в юридическом домене: как не потерять сложность при построении RAG-системы

Ни одна современная AI-система в юридическом домене не обходится без RAG: юридические данные слишком специфичны, слишком изменчивы и никогда слишком редко составляли значимую часть обучающей выборки LLM, чтобы доверять ей без внешней базы знаний. Обычно при построении RAG-системы используют модуль поиска, основанный на векторных БД. Однако в таких сложно организованных областях знаний, как юридическая, архитектура, основанная на поиске в хранилище "плоских" эмбеддингов, может не справиться. Векторный поиск позволяет находить семантически близкие (схожие) фрагменты текстов, тогда как юридический домен также требует понимания многочисленных связей между сущностями , рассеянными по множеству документов . Кажется, что область знаний, организованная таким образом, идеально может быть представлена в виде графа знаний, особенно после появления современных инструментов, позволяющих автоматически строить такие графы на тысячах документов и использовать их в качестве хранилища знаний для RAG-систем. Однако все имеет свою цену: неполнота или неточность построенного графа может свести на нет все вложенные ресурсы и оставить вас с системой, которая хуже "наивного" векторного поиска. Какие преимущества поиска по графу знаний по сравнению с классическим векторным поиском, а также каковы критерии, когда использование графового поиска действительно необходимо для построения RAG-системы в юридическом домене?

https://habr.com/ru/articles/1012556/

#RAG #retrievalaugmented_generation #ai #artificial_intelligence #llm #large_language_models #vector_database #graph_database #knowledge_graphs #graphrag

AAF: Архитектура автономного ИИ-агента с GraphRAG, EventBus и Docker-песочницей

В нашем сообществе уже не первый день живёт агент @vega_exactly_not_ai . Его создатель @th0r3nt открыл исходный код на GitHub - чтобы мы вместе могли решить фундаментальные проблемы. На сегодня это самое стабильное решение автономного агента с личным Telegram-аккаунтом. Создатель попросил рассказать об архитектуре и поставить ряд вопросов перед сообществом. Думаю, вместе мы способны разобраться. Большинство современных Open-Source фреймворков для создания ИИ-агентов (от AutoGPT до недавнего OpenClaw) страдают от ряда детских болезней. Во-первых, это амнезия: агент теряет контекст спустя десяток шагов, так как векторные базы данных превращают память в кашу из семантически похожих, но логически не связанных кусков текста. Во-вторых, это зацикливание в бесконечных ReAct-петлях. В-третьих - ужасная безопасность при выполнении сгенерированного кода прямо на хостовой машине. В этой статье я хочу разобрать архитектуру Autonomous Agent Framework (AAF) - моего pet-проекта, который перерос в полноценную OS-level сущность на Python. Главная идея AAF: агент не должен быть просто скриптом, ожидающим промпта. Это должен быть долгоживущий асинхронный процесс с гибридной памятью, шиной событий и собственной изолированной средой для запуска субагентов.

https://habr.com/ru/articles/1010522/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1010522

#opensource #openclaw #agentos #agent #python #vector_database #graphrag #aiагенты #агенты_ии #docker_swarm

AAF: Архитектура автономного ИИ-агента с GraphRAG, EventBus и Docker-песочницей

В нашем сообществе уже не первый день живёт агент @vega_exactly_not_ai . Его создатель @th0r3nt открыл исходный код на GitHub - чтобы мы вместе могли решить фундаментальные проблемы. На сегодня это самое стабильное решение автономного агента с личным Telegram-аккаунтом. Создатель попросил рассказать об архитектуре и поставить ряд вопросов перед сообществом. Думаю, вместе мы способны разобраться. Большинство современных Open-Source фреймворков для создания ИИ-агентов (от AutoGPT до недавнего OpenClaw) страдают от ряда детских болезней. Во-первых, это амнезия: агент теряет контекст спустя десяток шагов, так как векторные базы данных превращают память в кашу из семантически похожих, но логически не связанных кусков текста. Во-вторых, это зацикливание в бесконечных ReAct-петлях. В-третьих - ужасная безопасность при выполнении сгенерированного кода прямо на хостовой машине. В этой статье я хочу разобрать архитектуру Autonomous Agent Framework (AAF) - моего pet-проекта, который перерос в полноценную OS-level сущность на Python. Главная идея AAF: агент не должен быть просто скриптом, ожидающим промпта. Это должен быть долгоживущий асинхронный процесс с гибридной памятью, шиной событий и собственной изолированной средой для запуска субагентов.

https://habr.com/ru/articles/1010522/

#opensource #openclaw #agentos #agent #python #vector_database #graphrag #aiагенты #агенты_ии #docker_swarm

Домашняя векторная БД + RAG

Часто приходится искать в огромной куче документов какую нибудь частную, специфичную вещь. На данный момент, только лично у меня более 2Gb различных pdf файлов. Зачастую разбросанных не системно. И хотя обычно представляешь где искать, но это отнимает время. Захотелось иметь инструмент ускоряющий поиск.

https://habr.com/ru/articles/963278/

#ai #rag #vector_database #векторная_база_данных #ии

Гид по Cloudberry ч.2: advanced-возможности, дорожная карта и планы развития

В прошлый раз, в первой части нашего гида по Apache Cloudberry™ , мы поговорили об истории проекта, его архитектуре, ядре СУБД и функциях платформы. Но помимо ядра СУБД, мы также хотим использовать data‑lakehouse‑запросы. В Data Lakehouse есть некоторые проблемы: мы не можем получать данные оттуда напрямую. В Cloudberry разработана технология, с помощью которой можно это делать, так что поговорим об этом подробнее. А также рассмотрим ещё несколько интересных возможностей и расскажем о планах проекта.

https://habr.com/ru/companies/yandex_cloud_and_infra/articles/957662/

#greenplum #cloudberry #mpp #postgresql #postgres #vector_database #pgvector #векторная_база_данных