Перейти к содержимому

Рубрика

AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

Как создать AI-агента, который отвечает по вашим документам: база знаний, RAG, границы и проверка перед запуском. Сюда не попадают обзоры чужих чатов, только агенты и ассистенты, которые работают на ваших данных.

210 статей

Подборки по теме

Сравнение подходов RAG и Fine-tuning для оптимизации моделей
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

RAG vs Fine-tuning: когда использовать каждый подход

Разбираемся, какой подход выбрать для вашей задачи

Читать
Пример AI-помощника с памятью, используемого для службы поддержки клиентов
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

AI-помощник с памятью: как создать эффективную поддержку

Создаём AI-помощника с памятью для повышения качества поддержки

Читать
Сравнение векторных баз данных Pinecone, Chroma и Milvus для применения в RAG
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

Векторные базы данных для RAG: сравнение Pinecone и Chroma

Как выбрать между векторными базами данных для RAG — Pinecone, Chroma или Milvus?

Читать
Интерфейс LangChain с примерами создания RAG-приложений без навыков программирования
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

LangChain для начинающих: создание RAG-приложений без кода

Осваиваем LangChain: создаем приложения простым способом

Читать
Схема создания Telegram-бота с памятью и базой знаний на платформе n8n
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

Телеграм-бот с памятью на n8n: как создать и использовать

Шаги по разработке умного бота для Telegram на базе n8n

Читать
Концепция RAG и применение AI-агентов с памятью для бизнеса
AI-агенты и ассистенты для бизнеса: база знаний, RAG, 1С

Что такое RAG: бизнесу нужны AI-агенты с памятью

Понимание RAG и его роль в эффективности бизнеса

Читать

AI-агенты и консультанты

Отвечают по вашим документам и показывают источник ответа, от 300 000 ₽