Создание интеллектуального ассистента-помощника на основе RAG-системы; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика

Detaylı Bibliyografya
Parent link:Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XXI Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 23-26 апреля 2024 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет ; под ред. И. А. Курзиной [и др.].— .— Томск: Изд-во ТПУ
Т. 3 : Математика.— 2024.— С. 8-10
Yazar: Редько Д. А.
Müşterek Yazar: Национальный исследовательский Томский политехнический университет (570)
Diğer Yazarlar: Сухова Е. М. (научный руководитель), Семенов М. Е. Михаил Евгеньевич
Özet:Заглавие с экрана
This paper presents the development of an intelligent assistance system aimed at users, utilizing the Retrieval-Augmented Generation (RAG) model. The proposed project aims to provide personalized assistance in a specific domain, based on a knowledge base. By integrating RAG, the model improves the quality of responses by incorporating relevant information from external sources. The software implementation of the project has been carried out using the DeepSeek AI API. Key words: Retrieval Augmented Generation, Large Language Model, neural networks.
Текстовый файл
Dil:Rusça
Baskı/Yayın Bilgisi: 2024
Konular:
Online Erişim:https://earchive.tpu.ru/handle/11683/80562
Materyal Türü: Elektronik Kitap Bölümü
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=674406
Diğer Bilgiler
Özet:Заглавие с экрана
This paper presents the development of an intelligent assistance system aimed at users, utilizing the Retrieval-Augmented Generation (RAG) model. The proposed project aims to provide personalized assistance in a specific domain, based on a knowledge base. By integrating RAG, the model improves the quality of responses by incorporating relevant information from external sources. The software implementation of the project has been carried out using the DeepSeek AI API. Key words: Retrieval Augmented Generation, Large Language Model, neural networks.
Текстовый файл